随着科学技术的发展,人们迎来了数字时代,许多产品都建立在电子信息的基础上表达,数字技术使得产品变得极大丰富,也使它们的存储、复制和传播变得简洁快速,而这也导致了数字产品的安全性受到挑战,引发一系列严重的问题。为了防止秘密信息被窃听、盗用,保证其传输安全,人们采用了信息隐藏技术。隐写技术作为信息隐藏的一个重要部分,在实现秘密信息传输、隐藏消息本身的存在性方面具有重要作用,得到了广泛的发展。而很多不法分子利用信息隐写技术,在载体对象中嵌入不法的秘密信息,或者对原本正确的秘密信息进行伪造、覆盖,危害国家安全和社会稳定。因此,隐写分析技术得到了广泛的关注。本论文主要包括基于JPEG类型图像隐写技术的研究和隐写检测的分析以及改进。以图像为载体的秘密信息的传输已非常常见,而JPEG图像是人们最常用的图像格式,因此基于JPEG图像的隐写以及隐写分析方法得到了人们的重视。本文的主要工作和技术贡献如下：第一,系统介绍了现有的隐写技术和隐写检测技术,并对其进行分析,着重比较三种基于二阶统计特征和SVM的隐写检测方法,分别是使用三个方向的块内复杂度、二个方向的块间复杂度、共生矩阵和马氏检测,经过对比实验得出马氏检测的正确率最高。第二,在研究马氏隐写检测算法的基础上,提出了再增加多个移动方向、增加差分次数两种改进方式,以此来修改隐写分析使用的特征向量,使向量机的训练更加有依据。通过实验证明,对于若干种隐写算法嵌入后的图像,如F5、LSB、COX等算法,在经过改进后的马氏检测之后,检测精度及敏感度都有所提高。第三,利用马氏算法检测多种类型的图像,如模糊化图像、拼接图像和中值滤波后的图像,实现分类检测和多类检测,通过研究实验得出马氏算法及其改进后的马氏检测都具有较高的正确率。第四,扩展马氏算法的检测形式,如图像混合特征向量检测,实现训练集图像和测试集图像分别用LSB、COX和F5算法嵌入秘密信息,或者使用多种隐写算法多次嵌入秘密信息,以此混乱输入至SVM的特征向量,提出我们的研究内容是进一步加强特征向量的精确度,为将马氏检测做得更好做准备。最后,对论文进行了总结,对隐写检测技术的未来发展做出展望。