基于蛙跳优化的安全LSB匹配隐写算法

摘要

本文提出以隐写分析为适应度函数的启发式蛙跳优化隐写通信模型，并以该模型设计了一种改进LSBM算法，即SFLA-LSBM算法。该算法以载体图像和载密图像的统计差异为优化目标函数，采用蛙跳算法优化隐写过程中的加减1序列，从而达到在隐写过程中最小化统计差异从而达到抵抗隐写分析的目的。实验表明，与传统的 LSBM 算法和现有改进LSBM算法相比，SFLA-LSBM有效提高了LSBM隐写安全性。SFLA-LSBM算法还具有在线学习功能，可抵抗新出现的隐写分析算法。