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Universal Steganalysis of Data Hiding in Grayscale Images

Journal of Donghua University(English Edition) 2007年第1期24卷 85-89页

作者：黄继风林家骏 Department of Computer Science and Technology Shanghai Normal University Information Science College East China University of Science and Technology

This paper proposed an universal steganalysis program based on quantification attack which can detect several kinds of data hiding algorithms for grayscale images. In practice, most techniques produce stego images that are perceptually identical to the cover images but exhibit statistical irregularities that distinguish them from cover images. Attacking the suspicious images using the quantization method, we can obtain statistically different from embedded-and-quantization attacked images and from quantization attacked-but-not-embedded sources. We have developed a technique based on one-class SVM for discriminating between cover-images and stego-images. Simulation results show our approach is able to distinguish between cover and stego images with reasonable accuracy.

关键词： steganalysis data hiding quantificationattack one-class SVM.

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