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Jsteg隐写分析已用matlab完成实现。

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简介:
通过利用MATLAB平台进行实现,可以对Jsteg隐写分析进行检测,从而判断所分析的图片是否曾被隐写操作所修改。

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客服
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  • Matlab中的Jsteg
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    本文介绍了在MATLAB环境中实现Jsteg图像隐写分析的方法和过程,通过技术手段检测并提取嵌入在JPEG图片中的隐藏信息。 使用MATLAB实现的Jsteg隐写分析可以检测图片是否经过了隐写处理。
  • JSteg 算法的 MATLAB 代码,并可运行
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    本资源提供了一个基于MATLAB实现的JSteg隐写算法代码,该算法用于在JPEG图像中隐藏秘密信息。代码已经过测试,可以直接运行。 JSteg隐写算法基于DCT系数的变换进行数字隐写,在MATLAB环境中已实现并可运行。其主要思想是将秘密消息嵌入在量化后的DCT系数的最低比特位上,但不处理原始值为0或1的DCT系数。
  • SRM代码
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    本项目旨在提供一套基于SRM(分块重排模型)的图像隐写分析工具包,用于检测数字媒体中的隐蔽通信信息。通过Python语言实现,涵盖特征提取、机器学习分类等模块,助力学术研究与安全应用开发。 这段代码只需更改文件路径就可以运行!
  • JSTEG在数字图像中的技术
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    本文探讨了JSTEG算法在数字图像中应用的隐写技术,分析其原理、实现方法及安全性评估。 Jsteg是一种基于JPEG的常用信息隐藏算法。其步骤如下:首先将掩体图像分为不重叠的8*8子块,并对每个子块进行离散余弦变换(DCT),然后量化得到的DCT系数;其次,对待隐藏的信息进行加密处理,将其嵌入到量化后值非0、1或-1的DCT系数最低有效位(LSB)中,按照之字形扫描顺序依次嵌入。最后,使用JPEG熵编码(包括哈夫曼编码、游程编码及差分脉冲编码调制)对包含秘密信息的每个子块进行编码处理,从而生成一个含有秘密信息的JPEG stego文件。
  • SRM.zip_SRM__集类器_steganalysis
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    本研究探讨了SRM(多矩变换)在隐写分析中的应用,通过构建集成分类器提升隐写内容检测的准确性与鲁棒性。 SRM空间富模型隐写分析算法通过选取高维特征,并使用集成分类器进行训练。
  • LSBMATLAB
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    本项目提供了一种在MATLAB环境下实现 LSB(最低有效位)图像隐写的工具与方法,适用于信息隐藏和数字水印技术的研究。 LSB(最低有效位)隐写术是一种数据隐藏技术,它利用数字图像的每个像素的最低位来存储秘密信息。这种技术在不显著改变原始图像外观的情况下,可以将秘密信息嵌入到图像中。MATLAB作为一种强大的数学计算和可视化工具,非常适合用于实现LSB隐写术。 我们需要理解LSB隐写的原理:在二进制表示的图像中,每个像素由红、绿、蓝三个通道组成,每个通道又包含若干位来表示颜色深度。LSB隐写就是将秘密信息的二进制流替换掉原始图像像素的最低位,从而达到隐藏信息的目的。这种方法对人眼来说几乎察觉不到图像的变化,但可以有效地隐藏信息。 在MATLAB中实现LSB隐写通常包括以下步骤: 1. **读取原始图像**:使用`imread`函数读取图像,并将其转换为二进制矩阵形式。 ```matlab originalImage = imread(lena.bmp); ``` 2. **处理秘密信息**:将秘密信息(如文本或图像)转化为二进制形式。如果是文本,可以先用`uint8`函数转换为ASCII码,再转换为二进制;如果是图像,则直接读取其二进制数据。 3. **嵌入秘密信息**:遍历图像的每一个像素,并根据需要隐藏的信息长度选择合适的像素位置替换LSB。 ```matlab % 假设我们有隐藏代码文件hidden_data.txt hiddenData = uint8(fileread(hidden_data.txt)); for i = 1:size(originalImage, 1) for j = 1:size(originalImage, 2) % 取出R、G、B通道的LSB rLSB = bitand(originalImage(i,j,1), 1); gLSB = bitand(originalImage(i,j,2), 1); bLSB = bitand(originalImage(i,j,3), 1); % 将隐藏数据的二进制位替换LSB if ~isempty(hiddenData) rNewLSB = hiddenData(1); gNewLSB = hiddenData(2); bNewLSB = hiddenData(3); originalImage(i,j,1) = bitand(originalImage(i,j,1), 0b1111_1100) | (rNewLSB << 1); originalImage(i,j,2) = bitand(originalImage(i,j,2), 0b1111_1000) | (gNewLSB << 2); originalImage(i,j,3) = bitand(originalImage(i,j,3), 0b1111_0000) | (bNewLSB << 3); hiddenData(4:end); % 移除已使用的位 end end end ``` 4. **保存嵌入信息后的图像**:使用`imwrite`函数将修改后的图像保存。 ```matlab watermarkedImage = uint8(originalImage); imwrite(watermarkedImage, lsb_watermarked.bmp); ``` 5. **提取隐藏信息**:通过读取水印图像并恢复LSB,可以提取出隐藏的信息。提取代码通常与嵌入代码类似,只是方向相反。 ```matlab % 提取代码位于extract_data.txt extractedData = []; for i = 1:size(watermarkedImage, 1) for j = 1:size(watermarkedImage, 2) rLSB = bitand(watermarkedImage(i,j,1), 0b0000_0001); gLSB = bitand(watermarkedImage(i,j,2), 0b0000_1111) >> 3; bLSB = bitand(watermarkedImage(i,j,3), 0b1111_0000) >> 4; extractedData = [extractedData; rLSB, gLSB, bLSB]; end end % 将二进制数据转换回原格式 extractedText = char(uint8(extractedData)); disp(extractedText); ``` 以上就是基于MATLAB的LSB隐写术实现过程。这种技术在信息安全、版权保护等领域有一定的应用,但需要注意的是,LSB隐写术并不是一种绝对安全的隐藏方法,因为有些图像处理技术可能会破坏隐藏的信息。因此,在实际应用中需要结合其他加密和安全措施来提高安全性。
  • RS_rs技术研究__
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    本文探讨了隐写分析领域的关键技术与方法,重点研究了RS_rs隐写算法的检测策略和评估标准,旨在提升数字媒体的安全性。 实现RS隐写分析功能以检测LSB隐写。
  • JPEG图像的算法的设计与 (2010年)
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    本文探讨了在JPEG图像中实施隐写及相应的隐写分析技术。研究内容涵盖了算法设计、实验验证以及性能评估,旨在提高信息隐蔽的安全性和检测效率。 本段落在介绍信息隐藏技术及JPEG图像隐写发展现状的基础上,探讨了JPEG图像格式以及相关的隐写算法,并实现了F5隐写算法。在此过程中,还介绍了用于增强算法安全性的混洗技术和矩阵编码方法。
  • LSB图像MATLAB
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    本文介绍了基于MATLAB平台的LSB图像隐写技术的实现方法,探讨了如何在保持图片视觉效果的同时嵌入秘密信息。 LSB图片隐写技术的MATLAB实现方法。