随着信息隐藏技术的快速发展,人们可以方便地获取和使用多种隐写工具,而这些工具的滥用却严重威胁着网络信息安全,所以对反隐写技术的研究即隐写分析将会是一项紧迫的任务。本文首先介绍了隐写分析技术的基本理论和发展现状。随后,以基于JPEG图像为载体的通用隐写分析技术为主要研究内容,主要研究成果包括以下两个方面:(1)为了提高对以JPEG图像为载体的隐藏图像盲检测的检测率,提出了一种以区域相关性二阶差分Markov转移概率密度为特征的JPEG图像通用隐写分析算法。对图像区域进行行、列、Zigzag、Hibert扫描,计算二阶差分Markov转移概率密度,分析DCT系数块内、块间的相关性;并用同样的方法提取校准图像的特征值,以二者的差值作为特征向量,采用支持向量机作为分类器进行训练和分类。使用3种不同图像库,分别对5种典型的JPEG隐写术进行检测,结果表明:与目前几种典型的通用隐写分析算法相比,对Out Guess、Stghide、MB1的隐写术的检测率有比较明显的提高。(2)为了提高对JPEG图像在低嵌入率下的盲检测率,提出了一种融合Markov和联合概率密度的JPEG图像盲检测算法。通过分析图像块内和块间相关性,计算其DCT域和DWT域改进的Markov转移概率密度;提取DCT域和DWT域的联合概率密度和空域二阶Markov转移概率密度;最后提取校准图像的特征值,以原始特征值和原始与校准特征值的差值作为特征向量。同样使用3种常用图像库,分别对5种典型的JPEG隐写术进行盲检测。实验结果表明,与目前几种典型的盲检测算法相比,所提算法在低嵌入率下具有更好的检测效果。