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伴随互联网通信技术的快速发展和广泛应用,如何保证互联网通信的安全性和可靠性已成为当今信息时代的重要课题。隐写术是一种常见的保密通信手段,其通过不易检测的方式在多媒体数据中嵌入秘密信息达到保密通信的目的。然而,隐写术是一把双刃剑,隐写术的非法应用将严重的威胁公共安全与社会稳定。隐写分析旨在检测多媒体数据中是否存在秘密信息从而攻破隐写术。作为隐写术的对抗技术,隐写分析在信息安全领域扮演着日益重要的角色。图形交换格式(Graphics Interchange Format,GIF)图像以其在互联网中的流行性成为一种重要的隐写载体,因此已有不少GIF图像隐写算法与隐写工具出现,而GIF图像隐写分析技术的研究却相对较少。鉴于GIF图像隐写分析技术的重要性和必要性,本文以GIF图像隐写分析技术为主要研究对象,主要工作如下：1)提出了一种基于颜色-梯度共生矩阵的GIF图像隐写分析算法。为有效地反映秘密信息的嵌入对GIF图像像素间的颜色相关性和图像纹理特征造成的影响,提出了“颜色-梯度共生矩阵”的概念。通过计算颜色矩阵和梯度矩阵构建“颜色-梯度共生矩阵”,基于“颜色-梯度共生矩阵”提取27维统计特征,结合支持向量机分类技术实现GIF图像的隐写分析。算法检测能力与算法时间效率实验结果表明,与同类算法相比,本文算法对典型的GIF图像隐写算法以及网络上常见GIF图像隐写工具的检测能力更强且算法时间效率更高。2)提出了一种基于差分零系数和索引共生矩阵的GIF图像隐写分析算法。该算法首先计算差分零系数和索引共生矩阵,提取对图像像素颜色相关性和图像纹理特征变化敏感的36维统计特征,然后通过支持向量机分类器进行特征学习和分类,完成对GIF图像中秘密信息的有效检测。理论分析与实验结果表明,该算法的检测性能优于同类算法。另外,本文分析了算法提取特征的敏感度,讨论了训练图像数量对检测效果的影响。3)改进了由Zhao等人提出的基于差分图像和颜色相关图的GIF图像隐写分析算法。针对Zhao等人算法存在的不足之处,基于GIF图像的结构特点计算图像的“颜色对矩阵”,在提取“颜色对矩阵”32维统计特征的同时保留Zhao等人算法中的9维差分图像特征。实验结果表明,改进算法有效提高了原算法对多比特分配(Multibit Assignment steganography, MBA)和EzStego隐写术的检测能力以及算法的时间效率。