隐写的主要作用是保护保密通信与保密存储的事实不被发现，而隐写分析的主要作用是发现这类事实。随着网络与多媒体应用的普及，隐写与隐写分析的研究发展很快，它们之间的对抗不断进入更高级的阶段，有必要进行系统的描述与全新的总结。赵险峰、张弘编著的《隐写学原理与技术(中国科学院大学网络空间安全学院教材)》将隐写与隐写分析作为一个新学科一隐写学进行了系统阐述，主要内容包括隐写与隐写分析的发展背景、主要性能指标、基本的消息嵌入方法、隐写分布特性保持、矩阵编码、专用隐写分析、湿纸编码、基于±1的分组隐写编码、通用隐写分析、高维特征通用隐写分析、最优嵌入理论、校验子格编码、自适应隐写、选择信道感知隐写分析与基于深度学习的隐写分析，其中各个子领域的内容也概括了最新的主要研究成果。此外，本书各章的小结与最后一章给出进一步阅读和思考的方向，除最后一章外，每章配有用于巩固知识的思考与实践，附录部分给出了相关的基础知识介绍及实验方案，有助于读者全面学习并形成研究能力。
本书可以作为信息安全相关领域研究人员的参考资料，也可以作为信息安全或相关专业研究生与高年级本科生的教材。

前言
第1章 绪言
1.1 从密码到信息隐藏与隐写
1.1.1 密码方法的一些局限
1.1.2 信息隐藏基本概念
1.1.3 隐写与隐写分析对抗模型
1.2 隐写的应用发展
l.3 隐写安全指标
1.3.1 基于分布偏差的指标
1.3.2 基于抗隐写分析性能的指标
1.4 本书内容安排
1.5 小结
思考与实践
第2章 图像编码与基本嵌入方法
2.1 空域编码图像
2.1.1 光栅格式
2.1.2 调色板格式
2.2 变换域编码图像
2.3 基本嵌入方法
2.3.1 LSB替换
2.3.2 LSB匹配与加减1
2.3.3 调色板图像嵌入
2.3.4 量化调制
2.4 小结
思考与实践
第3章 隐写分布特性保持
3.1 分布保持问题
3.1.1 LsBR分布问题与x2分析
3.1.2 分布保持及其困难性
3.2 基于调整修改方式的方法
3.2.1 F3隐写
3.2.2 F4隐写
3.3 基于预留区的方法
3.3.1 预留补偿区的分布恢复
3.3.2 预留“死区”的分布保持
3.3.3 预留补偿区的二阶分布恢复
3.4 基于统计模型的方法
3.4.1 HPDM隐写
3.4.2 MB隐写
3.5 小结
思考与实践
第4章 矩阵编码
4.1 线性分组纠错码的启发
4.2 矩阵编码的一般描述
4.2.1 矩阵编码嵌入与提取
4.2.2 矩阵编码的一些性质
4.3 典型的矩阵编码隐写
4.3.1 F5隐写
4.3.2 MME隐写
4.4 小结
思考与实践
第5章 专用隐写分析
5.1 对空域隐写的专用分析
5.1.1 RS分析
5.1.2 对彩色图像的ROP分析
5.1.3 SPA分析
5.1.4 直方图特征函数质心分析
5.2 对JPEG隐写的专用分析
5.2.1 对OutGuess的块效应分析
5.2.2 对MB的直方图分析
5.2.3 对F5隐写的校准分析
5.3 对调色板图像隐写的专用分析
5.3.1 奇异颜色分析
5.3.2 颜色混乱度分析
5.4 小结
思考与实践
第6章 湿纸编码
6.1 湿点与干点
6.2 湿纸编码算法
6.2.1 编码原理
6.2.2 消息容量分析
6.2.3 一个基本算法
6.3 典型的湿纸编码隐写
6.3.1 量化扰动
6.3.2 抗收缩JPEG隐写
6.3.3 双层隐写
6.4 小结
思考与实践
第7章 基于±1的分组隐写编码
7.1 一个特例——LSBM
7.2 基于和差覆盖集的GLSBM
7.2.1 GLSBM基本构造方法
7.2.2 和差覆盖集的生成
7.3 小结
思考与实践
第8章 通用隐写分析
8.1 通用隐写分析基本过程
8.2 通用空域隐写分析
8.2.1 小波高阶统计特征分析
8.2.2 SPAM特征分析
8.3 通用JPEG隐写分析
8.3.1 Markov特征分析
8.3.2 融合校准特征分析
8.4 通用盲隐写分析简介
8.4.1 隐写分析的多种工作模式
8.4.2 算法去失配
8.4.3 载体去失配
8.5 通用定量隐写分析简介
8.6 小结
思考与实践
第9章 高维特征通用隐写分析
9.1 FLD集成分类器
9.1.1 基本构造
9.1.2 参数设置
9.2 富模型高维特征隐写分析
9.2.1 空域富模型特征分析
9.2.2 JPEG富模型特征分析
9.3 随机投影与相位感知分析
9.3.1 随机投影特征分析
9.3.2 相位感知特征分析
9.3.3 相位感知随机投影特征分析
9.4 小结
思考与实践
第1O章 最优嵌入理论
10.1 一般情况
10.1.1 PLS与DLS问题
10.1.2 最优修改分布的性质
10.2 加性模型
10.2.1 加性模型下的最优嵌入
10.2.2 加性模型最优修改分布求解
10.3 最优嵌入模拟
10.3.1 基于Gibbs抽样的模拟
10.3.2 基于子格迭代的模拟
10.4 小结
思考与实践
第11章 校验子格编码
11.1 STC基本思想
11.2 STC算法
11.3 双层STC
11.3.1 基于三元嵌入分解
11.3.2 基于两层嵌入综合
11.4 小结
思考与实践
第12章 自适应隐写
12.1 限负载自适应隐写
12.1.1 基本框架
12.1.2 图像空域自适应隐写
12.1.3 JPEG域自适应隐写
12.2 限失真自适应隐写
12.2.1 基本框架
12.2.2 限平均失真隐写
12.2.3 限平均统计量失真隐写
12.3 非加性模型自适应隐写
12.3.1 子格嵌入与失真修正
12.3.2 联合失真及其分解
12.4 小结
思考与实践
第13章 选择信道感知隐写分析
13.1 空域图像选择信道感知分析
13.1.1 基于区域选择的方法
13.1.2 基于特征权重的方法
13.2 JPEG图像选择信道感知分析
13.3 小结
思考与实践
第14章 基于深度学习的隐写分析
14.1 深度卷积神经网络简介
14.2 针对空域隐写的CNN分析
14.2.1 基本框架的形成
14.2.2 支持选择信道感知的CNN分析
14.3 针对JPEG域隐写的CNN分析
14.3.1 混合深度学习网络
14.3.2 支持相位感知的C