隐写术的非法应用严重危害网络信息安全。如何有效防止隐写术的非法应用成为国家安全的重要组成部分。隐写分析技术作为解决上述问题的有效方法,已成为信息隐藏技术中重点研究内容。隐写检测是隐写分析技术的基础,目的是检测目标文件是否含有秘密信息,它在整个隐写分析过程中尤为重要。本文讨论基于图像的隐写检测技术,主要研究成果包括:1)分析了一般的隐写攻击模型,结合隐写分析特点,细化隐写攻击模型,将攻击者分为主动攻击者、被动隐写分析者以及主动隐写分析者。使用形式化描述的方法对隐写和隐写分析过程进行了描述,分析了二者的内在联系,并就隐写分析的关键点进行了阐述。2)研究了典型隐写检测算法特性。对统计特征提取的有效性、图像噪声对检测的影响、导致检测效率降低的原因进行了分析。并应用梯度能量分析了图像噪声对隐写检测的影响,提出一种降低噪声影响的方法。3)提出了一种新的基于图像位平面相关性的多特征检测方法。在深入分析空域替换类隐写特点的基础上,提取基于图像位平面相关性的统计特征,应用多特征技术实现了对一类隐写的有效检测。4)提出了一种基于统计特征的隐写域识别方法。在分析不同隐写域隐写对载体图像造成改变的基础上,结合多特征技术,应用多分类器判断图像的隐写域。为隐写提取提供了技术支撑,更为有效地进行隐写分析。最后,总结本文的工作,并对隐写分析技术的发展进行了展望,指出将来的研究方向和构想。