在信息安全领域,信息隐藏技术近十年来受到国内外学术界和相关部门越来越多的关注。其中的隐写术与隐写分析技术是互联网时代信息战的一项重要内容,隐写术被军事和情报部门用于传递情报、个人或单位用于保存敏感资料或隐私通信,甚至被恐怖组织用于组织恐怖行动。隐写分析技术是防止非法使用隐写术的关键技术,对防止机密资料流失、监视非法信息,从而保障国家的安全和社会的稳定具有十分重要的意义。 本论文研究的是以音频为载体的隐写术与隐写分析技术,在对目前该领域各种主要理论问题和具体技术问题研究的基础上,围绕如何提高隐写容量和隐写隐蔽性提出了两种嵌入算法;围绕如何提高隐写分析的准确性和通用性提出了两种检测算法;最后讨论了一些有待解决的问题,并提出了进一步研究的方向。论文的主要研究成果和工作为: 1) 根据人耳的听觉心理模型,利用整数小波包变换完美的重构能力,设计了一种自适应、大容量、抗音频图谱视觉攻击的音频隐写算法。 2) 在对经典的统计隐写分析法——X~2分析和RS检测进行分析的基础上,对传统的LSB(最低比特位)嵌入法进行了改进,提出了一种可以抵抗这类统计检测的LSB嵌入算法。 3) 选取合适的特征统计量,设计了一种与隐写工具相关的音频隐写分析算法,仿真试验得到了很高的检测准确率。 4) 利用多分辨率小波分析强大的信号分析能力,选择对隐写操作敏感的统计特征量,结合单类支持向量机,设计了一种通用的音频隐写分析算法。仿真实验表明,该通用音频隐写分析方法具有可以接受的性能。