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。
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。
2024/3/26 7:13:29
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高度不可检测的steGO（HUGO隐写术）是近年来提出的一种众所周知的图像隐写术方法。
分析了HUGO隐写技术的安全性，提出了一种基于盲编码参数识别的隐写分析方法。
首先，分析了基于HUGO隐写术的秘密通信原理，以及在HUGO中使用的Syndrome-Trellis码（STC）的特点；
指出了HUGO的潜在安全隐患；
其次，基于信道编码盲参数识别的思想，可以正确识别STC的子矩阵参数，从而可以通过STC的解码算法正确提取HUGO嵌入的消息。
一系列实验结果表明，所提出的隐写分析方法不仅可以可靠地检测出隐匿图像，而且可以正确提取嵌入的信息。
这些都证实了HUGO安全漏洞的存在隐写术。
分析了HUGO隐写技术的安全性，提出了一种基于盲编码参数识别的隐写分析方法。
首先，分析了基于HUGO隐写术的秘密通信原理，以及在HUGO中使用的Syndrome-Trellis码（STC）的特点；
指出了HUGO的潜在安全隐患；
其次，基于信道编码盲参数识别的思想，可以正确识别STC的子矩阵参数，从而可以通过STC的解码算法正确提取HUGO嵌入的消息。
一系列实验结果表明，所提出的隐写分析方法不仅可以可靠地检测出隐匿图像，而且可以正确提取嵌入的信息。
这些都证实了HUGO安全漏洞的存在隐写术。
2023/10/31 20:30:48
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详细的基于MATLAB的LSB隐写以及提取秘密信息，还包括峰值信噪比（PSNR）的计算，以及详细的RS隐写分析的代码。
其中包含详细注释以及截图。
其中包含详细注释以及截图。
2023/10/6 9:53:29
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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。
2024-04-09 15:03
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