随着数字电视、视频监控系统以及流媒体视频的飞速发展,版权以及隐私保护问题越来越受到人们的重视。信息隐藏技术作为信息安全领域的一个重要分支,为数字产品的版权保护问题提供了新的解决方案。H.264/AVC作为一种新的视频编码标准,压缩比高,网络适应性强。因此,研究H.264/AVC视频的信息隐藏及检测技术具有重要的意义。在简要介绍信息隐藏技术的概念、特点和分类的基础上,本文结合H.264/AVC编码标准的特点,研究H.264/AVC变换系数的统计分布,基于DCT系数的信息隐藏及检测算法。论文的主要工作如下：第一,分析了H.264/AVC视频的DCT系数分布的四种统计模型,包括拉普拉斯模型、广义高斯模型、a模型以及柯西(Cauchy)模型,并对较优的两种模型,即广义高斯模型和柯西模型分别采用卡方拟合优度检验以及K-S检验方法进行了对比分析试验,验证得到了柯西分布模型更适合于描述H.264/AVC的DCT系数分布。第二,提出了一种基于柯西分布的DCT域H.264/AVC视频水印检测方法。它通过引入三元假设检验,将水印检测问题转化为假设检验问题。以基于人类视觉模型(Watson),在DCT量化残差中嵌入的双极性加性水印为例,进行了检测仿真实验与分析。实验结果表明,该方法对水印的提取率在80%以上,并针对其它高能量的水印算法,依然能够保持很好提取效率。第三,针对视频监控中的隐私信息保护问题,提出了一种基于H.264/AVC视频的隐私信息保护方法。它首先提取隐私信息,并且将其二值化后作为隐秘信息嵌入到视频。嵌入时通过寻找帧内(Ⅰ帧)预测的亮度及色度的DCT残差边缘区域以及纹理区域进行信息隐藏。仿真实验证明,嵌入方法的信息嵌入容量大、视频噪声低、并对水印能量大小无要求；在隐私信息检测方面,采用基于柯西模型的二元假设检验方法,并对检测器性能进行了深入分析。实验结果表明,柯西检测器误检率要低于GGD检测器和a检测器。