随着通信、信号处理和计算机网络技术的发展,特别是Internet在世界范围内的广泛应用,各种信息在网络中迅速传播。网络中存在大量的数字图象,使得图象成为了信息隐藏的主要载体,同时也出现了相当数目的非法的伪造图象。因此,进行图象掩密分析和伪造认证研究对网络信息安全具有重要的意义。一方面,对图象进行掩密分析研究可以阻止非法信息通过网络进行通信,可以促进对图象掩密技术的研究,保障特殊时期的最低限度通信要求。另一方面对图象伪造认证研究可以提高对网络信息的分辨能力。图象的次LSB平面同LSB平面有同样的特性,通过对图象次LSB隐藏后的视觉效果、峰值信噪比(PSNR)和直方图特征分析,发现这种次LSB隐藏的隐蔽性效果良好,进行次LSB信息隐藏是可行有效的。但目前已有的一些掩密分析算法均不能成功对其进行掩密分析,根据大多数图象的采样点之间是相关的,而进行次LSB信息隐藏的秘密信息是不相关的,提出了次LSB信息隐藏的类GPC分析算法。图象掩密分析中常用的χ2分析法和RS分析法对LSB隐藏分析有效,但对变换域中Cox方法和Barni方法隐藏的掩密图象进行分析时存在不足。因此,提出了选择DCT系数统计分布特征来分析基于变换域的掩密图象,该算法是一种已知掩护信息的掩密分析方法,在此基础上,对该算法进行改进,提出了基于DCT系数分布的图象掩密分析改进算法。图象认证包括数字签名和数字水印技术,这两种图象认证方法都是在图象信息发布之前进行必要的信息处理和嵌入,对那些没有进行数字签名和数字水印处理的图象不能进行很好的伪造认证。根据图象的位平面特性和匹配测度的概念,给出了图象的匹配测度定义和定理,提出了基于匹配测度的图象伪造认证方法。对以上提出的算法进行仿真和实验,结果表明类GPC算法对次LSB隐藏是可行的;基于DCT系数分布的图象掩密分析算法对LSB和变换域的隐藏都是快速而有效的,其改进算法对LSB隐藏非常有效;基于匹配测度的图象伪造算法是一种有效的和主动的图象真伪鉴别方法。这些算法都具有在实际中进行使用的价值。