随着云计算的不断普及,信息安全问题越来越严峻,隐私保护需求越来越强烈。近年来,隐私数据的泄露和滥用的事件屡见不鲜,更是加剧了人们对信息安全的担忧。作为信息安全中重要的研究内容之一,隐写术在保护秘密信息内容的同时隐藏秘密信息存在的事实本身,也越来越被人们所关注,和密码学一起被并称为间谍秘籍家族的一对堂兄弟。任何多媒体信号,文字、声音、图像与视频等均可作为载体嵌入信息。其中静态图像因其常见、易得且编码方法多、冗余空间充足等性质成为使用最多的隐写载体。例如早在“911事件”发生半年之前,美国新闻就曾报道了恐怖分子通过某些公开网站的数字图像隐蔽传输有关恐怖袭击的重要信息。近期,美国CIA前雇员、“棱镜”曝光者爱德华·斯诺登的女友米尔斯上传一系列配有隐晦标题的照片,引发了有关图像隐秘通信的广泛关注和讨论。而在科学研究方面,随着网络和多媒体技术的发展,越来越多的信息采用图像的形式进行保存或传输,以图像为载体的数据隐写及隐写分析逐渐成为一个重要的研究领域。随着大数据的兴起和云计算的推广,用户对云数据安全性及隐私性的强烈需求推动了云环境下加密算法的广泛应用和密文信号处理技术的发展,也对图像隐写提出了新的挑战。面向隐私保护的数字图像隐写不仅是新兴研究热点,而且是云环境下受隐私保护应用需求强烈驱动的研究点,是信息隐藏、密码学和信号处理等多学科交叉的研究点。本文聚焦于面向隐私保护的以数字图像为载体的数据隐写研究,梳理了以数字图像为载体的隐写技术研究历史和现状,分析了在面向隐私保护的应用需求时当前隐写方法存在的问题和不足,重点研究了图像密文域可逆隐写和图像空间域大容量隐写两类方法。主要工作总结如下。1)在图像密文域可逆隐写(Reversible Steganography in Encrypted Image, RSEI)方面随着云服务的推广、数据安全性保护需求的日益强烈,加密算法被广泛用于保护用户的数据安全性和隐私性,同时对数字图像中的可逆隐写提出了新的挑战：图像数据变成密文后丧失了原有数据特性,导致目前绝大多数非密文域可逆隐写算法在密文域失效。基于此,本文首先聚焦于图像密文域可逆隐写,主要研究工作和成果如下。A.当前已有的图像密文域可逆隐写算法均将创新重点放在可逆数据嵌入,而图像加密部分却大都应用个别简单加密算法(如采用流密码进行位异或运算加密)。针对该问题,本文提出了基于多粒度划分的轻量级多粒度图像加密算法(Multi-granularity Encryption for Image,MGE),先将图像划分为大小相等且不重叠的图像块,然后应用扰乱技术分别进行粗粒度加密(在全图以块为单位扰乱)和细粒度加密(在块内以像素为单位扰乱),实验结果表明此算法计算简单,加密效果好,更重要的是能够保持图像局部特征以及直方图统计特性,适用于RSEI领域。B.已有图像密文域可逆隐写研究中数据提取和图像解密常常相互依赖,即只有先将图像解密之后才能提取所嵌入数据,这导致拥有数据提取密钥而没有图像解密密钥的合法接收方无法正确提取数据而数据提取必然威胁载体内容隐私性。而当前研究中能够解决该问题的算法往往存在隐写载荷和隐写质量均欠佳等各种弱点。为了全面改善该问题,本文提出了基于MGE及差值直方图漂移的可分离图像密文域可逆隐写方法,实验结果表明该方法不仅成功实现了数据提取与内容解密完全分离,且与同类算法相比,具有运算简单高效、隐写质量好载荷高且零误差等优点。C.基于MGE加密,我们进一步提出了基于块平滑度评估、排序及局部直方图双向修改的图像密文域可逆隐写算法,在实现零误差高载荷的同时进一步提高了非满载情况下的隐写质量。2)在图像空间域大容量隐写方面信息隐藏算法的终极目标是嵌入尽可能多的秘密信息而不向宿主载体中引入任何可检测到的失真或者畸变。然而,隐藏质量和隐藏载荷二者往往是此消彼长互相矛盾的,因此人们一般根据不同的应用需求而有所权衡和侧重。针对以往图像隐写算法更多侧重于隐写质量而往往隐写载荷不高,难以满足大数据背景下隐私保护的应用需求问题,研究了图像空间域大容量隐写,提出了以下算法。D.提出了基于自适应最优化参考矩阵构建和像素对修改方向挖掘的二重隐写方法。实验结果表明,与同类算法相比,在同等隐写容量的情况下,该算法能够获得更优的隐写质量和嵌入效率。E.提出了基于像素对匹配的高载荷隐写算法。用一组简单的函数引导宿主像素对的修改和秘密数据的提取,实验表明该算法在获得了高载荷的同时保持了较好的视觉系统不可见性和统计安全性。