信息技术的广泛应用和网络空间的发展,极大促进了经济社会繁荣进步,但同时也带来了新的安全风险和挑战,如商业、军事、个人隐私等机密信息在网络空间大量传播,面临着被窃取和泄露的风险。如何保障这些机密数据在网络空间中传播的安全性,成为信息安全领域的一个热点问题。传统的解决方案是基于密码学,然而收发密文容易引起怀疑,从而导致秘密通信的行为暴露。在非受控环境下,保密通信不仅需要保护消息内容不被泄漏,还需要保护通信的行为不被发现,满足这两个要求的通信也称为隐蔽通信。隐写术作为隐蔽通信的一种重要技术,隐藏了秘密通信的事实,从行为安全的角度规避了第三方的破坏,对于保障国家特殊部门和关键人群的通信安全有不可或缺的作用。数字图像作为当前最常见的媒体类型,针对其的隐写研究已经成为热点。然而,图像隐写在现实场景中的应用依然面临诸多问题和挑战。首先,网络空间中传播的图像主要为彩色图像。但是,针对图像的隐写研究主要集中在灰度图像上,无法满足彩色图像隐写的需求。其次,网络空间中的大部分社交平台会对上传的图像进行有损压缩,从而破坏图像中隐藏的消息。因此,如何兼顾鲁棒性和抗检测性是隐写术面临的挑战。最后,传统的图像隐写通常使用对称失真,即给每个图像元素的+1和-1修改分配相同的修改失真。然而,对称失真忽略了图像元素修改模式之间的相关性和元素的分布,限制了隐写的抗检测性和鲁棒性。因此,如何针对彩色图像和JPEG图像定义非对称隐写失真来有效提升隐写的抗检测性和鲁棒性是一个重要问题。针对上述问题和挑战,本学位论文分别针对彩色图像和JPEG图像设计非对称隐写失真模型与优化方法,提高了隐写的抗检测性;面向社交平台的有损处理,本文设计抗JPEG压缩的图像非对称隐写失真模型与优化方法,同时提高了JPEG图像隐写在有损压缩环境下的抗检测性和鲁棒性。本文的主要工作和创新点总结如下:1.提出了彩色图像非对称隐写失真模型与优化方法本文为了在隐写修改中维持彩色图像RGB三通道间的相关性和差异性来提升隐写的抗检测性。在相关性方面,本文通过实验验证了R、B通道与G通道之间存在较强的相关性,在隐写中鼓励它们与G通道的修改方向同步,可以获得较好的抗检测性;在差异性方面,本文指出三个通道的嵌入容量差异较大,且复杂区域的分布也不同。据此,本文设计了针对彩色图像的非对称隐写失真模型,并提出G通道相关的通道间非对称隐写失真优化方法 GINA（G-channel-related Inter-channel Non-Additive）。基于GINA定义的非对称失真,可以鼓励R、B通道在隐写嵌入中有选择性地与G通道的修改同步,并在三个通道之间自适应地分配有效载荷。实验结果表明,本文提出的方法能较好地抵抗彩色图像隐写分析。2.提出了 JPEG图像非对称隐写失真模型与优化方法本文通过对比JPEG隐写后空域块内部和块边界的抗检测性差异,发现空域块边界的修改更容易被隐写分析检测。因此,需要在隐写中增强空域块边界的抗检测性。首先,本文从维持空域块边界修改分布的角度出发,提出了块边界维持原则 BBM（Block Boundary Maintenance）,设计了利用 DCT域块内系数相关性的非对称隐写失真模型,并采用更新失真的方法来减少空域块边界的修改,从而提升了 JPEG图像隐写的抗检测性。其次,本文从维持空域块边界连续性原则BBC（Block Boundary Continuity）的角度出发,设计了利用DCT域块间所有系数相关性的非对称隐写失真模型,采用同时更新载体和失真的方式来更好地维持空域块边界之间修改的连续性,有效增强了 JPEG图像隐写的抗检测性。最后,本文结合这两个原则,设计了同时利用块内系数相关性和块间系数相关性的非对称隐写失真定义方法,进一步提高了 JPEG图像隐写的抗检测性。3.提出了抗JPEG压缩的非对称隐写失真模型与优化方法网络空间中常用的社交平台会对上传的图像进行JPEG压缩。然而,传统的自适应隐写由于没有考虑到鲁棒性,无法从JPEG压缩后的载密图像中正确地提取秘密信息。针对此问题,学者提出鲁棒隐写来提升隐写的鲁棒性,但已有的鲁棒隐写方法牺牲了部分抗检测性。为了同时提高隐写的鲁棒性和抗检测性,本文通过探究JPEG图像中不同DCT系数在JPEG压缩下的鲁棒性,以及DCT系数经过不同修改后的抗检测性,发现减小DCT系数的绝对值能同时提高隐写的鲁棒性和抗检测性。据此,设计了抗JPEG压缩的鲁棒非对称隐写失真模型,并设计了一种非对称隐写失真定义方法。实验结果表明,在多种鲁棒隐写框架下,本文提出的非对称隐写失真可以有效提升抗检测性和鲁棒性,并可以进一步提升无损环境下传统自适应隐写的抗检测性。