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掩密及掩密分析技术已成为互联网时代信息战的重要手段，对于信息安全具有重要意义。本文主要研究被动攻击下的图像掩密安全性模型和通用掩密分析技术，取得的主要成果如下： 1．分别从两个不同的角度提出了新的适合图像载体的掩密安全性定义：基于可逆去相关变换的相对熵安全性定义和基于Markov图像模型的条件相对熵安全性定义，并分别以不同的图像模型对这两个定义进行了讨论。所提安全性定义对于其它具有强相关性的载体如音频、视频等也同样适用。 2．针对基于加性噪声的空域掩密技术，提出一种通用掩密分析算法。算法分别利用差分直方图分布的高阶统计矩和差分直方图曲线下特殊区域之间的面积比重来量化掩密前后的差分分布差异。实验结果表明，该算法获得了比Farid通用算法更好的检测性能。 3．提出一种针对JPEG压缩域掩密算法的通用掩密分析算法。算法将DCT系数直方图分布的均值、方差、偏度、峰度以及特殊系数值的直方图分布概率作为特征，并基于方差分析对特征进行有效性分析，实验结果证实了所提算法的有效性；通过引入反应块间分布的特征，使得该算法对于保持直方图特性的掩密算法也能够实施有效检测。 4．基于动态+—1的嵌入方法，提出一种保持直方图特性的JPEG图像掩密算法。实验表明，该算法不但能够达到13％的高隐藏容量(压缩因子为75时)，而且掩密后图像直方图只有微小的改变，可以有效抵御各种直方图攻击。 5．提出一种基于主成分分析预处理和RBF网络的通用掩密分析算法。实验结果表明，该方案能够有效检测嵌入消息占可嵌容量60％(Jsteg)、80％(EzStego)、50％(S-Tools)以上的掩密图像，获得了比Farid算法更高的检测率。 6．针对彩色图像，提出一种分别从图像亮度和色度分量提取特征的通用掩密分析算法。对于色度分量，提出以矢量方向滤波前后图像之间的矢量方向相关度作为特征，大大减少了特征数目，而且克服了Farid的算法忽略RGB3个颜色通道间相关性的缺陷。实验结果表明，该算法比Farid的算法具有更好的检测性能。