【摘 要】
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随着网络信息爆炸式的增长，近年来信息安全引起了广泛的关注．信息隐藏作为信息安全领域的热门方向，也同样面临着大数据带来的挑战．网络中存在着海量的数据且这些数据来源多样、质
【机 构】
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大连理工大学电子信息与电气工程学部
【基金项目】
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国家自然科学基金创新群体基金项目(71421001);国家自然科学基金项目(61502076)
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随着网络信息爆炸式的增长，近年来信息安全引起了广泛的关注．信息隐藏作为信息安全领域的热门方向，也同样面临着大数据带来的挑战．网络中存在着海量的数据且这些数据来源多样、质量不一等诸多特点，使很多实验室环境下的信息隐藏分析方法因此失效．以数字图像为例：首先分析了网络大数据下数字图像的特点．然后阐述了实验室环境下信息隐藏分析方法的国内外研究成果．通过实验说明了实验室环境下信息隐藏分析方法的优异性能在网络大数据环境下急剧下降，重点从对数据集研究、对特征的处理、对分类器的改进以及整体结构的改变4个方面介绍了当前针对
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