信息隐藏(Steganography)是一种用于秘密通讯的技术。这种技术的特点是在信息中隐藏信息，把要通讯的信息嵌入到正常的信道中，隐藏了实际要通讯的信息，它的这种隐蔽性增强了通讯的安全性，因为它不容易引起攻击者的注意。因此，作为一种秘密的通讯方式正被广泛的应用到各个领域，包括军事、政府、商业等，但同时也被非法组织甚至恐怖组织所利用。这样，安全部门迫切需要一种能够检测这种通讯存在的技术，达到信息安全的目的。 信息隐藏检测(Steganalysis)，就是解决这个问题的研究领域。与加密和解密技术类似，信息隐藏和隐藏检测也是“矛”与“盾”的关系，信息隐藏是设法隐藏实际要通讯的信息，而隐藏检测是要在正常的信道中发现嵌入的秘密信息，即检测出秘密通讯的存在。 本文首先对这个研究领域近几年国内外的进展进行了总结和分析，介绍了目前较重要的信息隐藏算法和隐藏检测算法，并给出我们在这领域的研究方向和研究方法。 本文的工作是提出了三种隐藏检测算法。 第一种是基于ICA的隐藏检测算法，考虑到隐藏信息是作为一个与宿主图像独立的信号嵌入的，这样我们可以借助独立分量分析这一工具把隐藏信号和宿主图像分离，分析隐藏信号作为独立分量嵌入到宿主图像中所产生的影响，最后选取邻域图像块的预测系数差构造了分类特征，达到较好的分类效果。 第二种方法是针对JPEG图像的隐藏检测算法。通过分析修改DCT系数对宿主图像的影响，得出四个分类特征，分别是DCT系数的互信息特征、相邻频谱的相关性特征、块效应度量特征和块间依赖性特征，最后用Fisher线性分类器分类。 第三种方法是基于图像质量评价量和ICA滤波的检测方法，考虑到许多隐藏算法把隐藏信息看作与宿主图像独立的高斯噪声，算法中用ICA滤波滤除高斯噪声，并用图像质量评价量度量滤波前后的差异来获取分类特征，最后用支撑向量机作分类器取得了较好的实验效果。 隐藏检测技术是一个全新的研究领域，对于信息安全和国家安全有着重要的意义，有着重要的科研价值和应用价值，技术本身将随着信息隐藏的不断改进而不断发展。