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1. 研究目的与意义及国内外研究现状

目的：采用机器学习的方法实现通用隐写分析判断载体中是否存在经过图像隐写加密信息

意义:了解图像隐写分析主要用于监督检测非法的图像信息隐写传递，保障个人，社会国家的信息安全以及保护专利著作权的标记水印

国内外研究现状

2014年，tan 等首次提出了基于深度学习的隐写分析方法, 简称为 tannet。tannet 具有 4 层卷 积神经网络结构, 包括三个卷积层和一个全连接层。

2. 研究的基本内容

采用机器学习的方法实现通用隐写分析判断载体中是否存在经过图像隐写加密信息.

3. 实施方案、进度安排及预期效果

1.学习python，了解深度学习，搭建平台tensorflow平台

2.学习图像在计算机中的存储特点，

3.实现基于卷积神经的图像隐写分析代码测试，简单修改并测试得出结果数据

4. 参考文献

《深度学习在图像隐写术与隐写分析领域中的研究进展》——信息安全学报第三卷第六期

《基于颜色梯度特性的彩色图像隐写分析》——通信学报，2011年1月第32卷第一期

《image for ensics based on transfer learningand convolutional neuralnetwork》——ihmmsec’17, june20-22, 2017, philadelphia, pa, usa