LSB隐写分析和隐写分析检测，基于小波估计和直方图等等一些好的文档

本书为密码编码学与网络安全：原理与实践第五版中文版作者：斯托林斯(WilliamStallings)出版社：电子工业出版社本书概述了密码编码学与网络安全的基本原理和应用技术。
全书主要包括以下几个部分：①对称密码部分讨论了对称加密的算法和设计原则；
②公钥密码部分讨论了公钥密码的算法和设计原则；
③密码学中的数据完整性算法部分讨论了密码学Hash函数、消息验证码和数字签名；
④相互信任部分讨论了密钥管理和认证技术；
⑤网络与因特网安全部分讨论了应用密码算法和安全协议为网络和Internet提供安全；
⑥法律与道德问题部分讨论了与计算机和网络安全相关的法律与道德问题。
目录第0章读者导引0.1本书概况0.2读者和教师导读0.3Internet和Web资源0.4标准第1章概述1.1计算机安全概念1.2OSI安全框架1.3安全攻击1.4安全服务1.5安全机制1.6网络安全模型1.7推荐读物和网站1.8关键术语、思考题和习题第一部分对称密码第2章传统加密技术2.1对称密码模型2.2代替技术2.3置换技术2.4转轮机2.5隐写术2.6推荐读物和网站2.7关键术语、思考题和习题第3章分组密码和数据加密标准3.1分组密码原理3.2数据加密标准3.3DES的一个例子3.4DES的强度3.5差分分析和线性分析3.6分组密码的设计原理3.7推荐读物和网站3.8关键术语、思考题和习题第4章数论和有限域的基本概念4.1整除性和除法4.2Euclid算法4.3模运算4.4群、环和域4.5有限域GF(p)4.6多项式运算4.7有限域GF(2n)4.8推荐读物和网站4.9关键术语、思考题和习题附录4Amod的含义第5章高级加密标准5.1有限域算术5.2AES的结构5.3AES的变换函数5.4AES的密钥扩展5.5一个AES例子5.6AES的实现5.7推荐读物和网站5.8关键术语、思考题和习题附录5A系数在GF(28)中的多项式附录5B简化AES第6章分组密码的工作模式6.1多重加密与三重DES算法6.2电码本模式6.3密文分组链接模式6.4密文反馈模式6.5输出反馈模式6.6计数器模式6.7用于面向分组的存储设备的XTS-AES模式6.8推荐读物和网站6.9关键术语、思考题和习题第7章伪随机数的产生和流密码7.1随机数产生的原则7.2伪随机数发生器7.3使用分组密码的伪随机数产生7.4流密码7.5RC4算法7.6真随机数发生器7.7推荐读物和网站7.8关键术语、思考题和习题第二部分公钥密码第8章数论入门8.1素数8.2费马定理和欧拉定理8.3素性测试8.4中国剩余定理8.5离散对数8.6推荐读物和网站8.7关键术语、思考题和习题第9章公钥密码学与RSA9.1公钥密码体制的基本原理9.2RSA算法9.3推荐读物和网站9.4关键术语、思考题和习题附录9ARSA算法的证明附录9B算法复杂性第10章密钥管理和其他公钥密码体制10.1Diffie-Hellman密钥交换10.2ElGamal密码体系10.3椭圆曲线算术10.4椭圆曲线密码学10.5基于非对称密码的伪随机数生成器10.6推荐读物和网站10.7关键术语、思考题和习题第三部分密码学数据完整性算法第11章密码学Hash函数11.1密码学Hash函数的应用11.2两个简单的Hash函数11.3需求和安全性11.4基于分组密码链接的Hash函数11.5安全Hash算法（SHA）11.6SHA-11.7推荐读物和网站11.8关键术语、思考题和习题附录11A生日攻击的数学基础第12章消息认证码12.1对消息认证的要求12.2消息认证函数12.3对消息认证码的要求12.4MAC的安全性12.5基于Hash函数的MAC：HMAC12.6基于分组密码的MAC：DAA和CMAC12.7认证加密：CCM和GCM12.8使用Hash函数和MAC产生伪随机数12.9推荐读物和网站12.10关键术语、思考题和习题第13章数字签名13.1数字签名13.2ElGamal数字签名方案13.3Schnorr数字签名方案13.4数字签名标准13.5推荐读物和网站13.6关键术语、思考题和习题第四部分相互信任第14章密钥管理和分发14

这份资源里面包含信息隐藏、信息提取、md5函数运算这三大部分，主要实现在二值图像嵌入信息并提取隐藏的信息的功能，其中还考虑到了隐写过程中分块处理、如何正确选择隐藏信息的块等问题

为了提高卷积神经网络（CNN）在图像隐写分析领域的分类效果，构建了一个新的卷积神经网络模型（steganalysis-convolutionalneuralnetworks，S-CNN）进行隐写分析。
该模型采用两层卷积层和两层全连接层，减少了卷积层的层数；
通过在激活函数前增加批量正规化层对模型进行优化，避免了模型在训练过程中陷入过拟合；
取消池化层，减少嵌入信息的损失，从而提高模型的分类效果。
实验结果表明，相比传统的图像隐写分析方法，该模型减少了隐写分析步骤，并且具有较高的隐写分析准确率。

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用C#实现LSB算法，可以在BMP图片里隐写信息，提取信息，并计算出嵌入率

信息隐写Winhex查看图片头尾

CTF隐写中经常用到的工具，图片异或加密之类的题目

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。