隐写术是一种将数据隐藏到图像中的技术,其最初的设计目的是为了提供比传统加密技术更加安全的数据传输保护技术。与传统信息加密技术相比,隐写术不仅能保护传输的数据,更能保护通信信道。近年来随着网络的普及和计算机技术的发展,隐写术以其数据保护特点带来了一定的安全威胁,已有报道不法分子使用隐写术进行数据的传递、木马指令的发送、信息窃取等。在这种背景下,与隐写术截然相反的隐写分析技术很快地成为了信息安全领域的研究热点。本文对于隐写分析技术的研究主要分为两个方面,分别对主动隐写分析技术和被动隐写分析技术进行了研究。本文所使用的隐写分析模型是目前隐写分析中效果较好的富模型。面对隐写术带来信息泄漏等安全威胁,目前隐写分析对隐写术的检测能力存在诸多弊端,提出了一种主动攻击隐写分析方法。该方法根据隐写术对图像频域影响的特点,将图像进行快速傅里叶变换后,分别对高频数据和低频数据分开处理,低频数据使用最大后验估计的维纳滤波器滤波,高频数据则依据Markov模型对图像像素进行预测并实现滤波,最后将分别得到的高频分量和低频分量进行融合。实验结果显示该方法能够非常好地去除隐写数据,并且不会引起图像质量的下降。在对隐写术的检测方面,改进了富模型隐写分析方法。富模型通过多种滤波核获得图像残差,并经过截断量化求共生矩阵来得到隐写分析特征。通过分析发现其残差包含大量的冗余信息,并且隐写分析的维数过高,使得算法得复杂性太大,隐写分析效率降低。文章改进了富模型的滤波核并将共生矩阵降维,使用基于FLD的集成分类器进行分类。实验结果显示,对算法的改进提升了算法的隐写分析能力和检测的稳定性。基于以上隐写分析方法研究,本文设计并实现了图像清洗系统,用于企业的文件外发控制,防止图像文件载密带来信息泄漏。该系统不仅支持图像文件清洗,还支持office文档中嵌入图像的清洗,以及文件类型检查和校验。