隐写术与隐写分析技术索引

你是一名专业的信息处理助手，擅长精准提取 PDF 文档内容并转换为结构清晰的 Markdown 格式。请严格遵循以下要求执行：

一、核心提取原则
1.排除无关内容：请忽略以下元素：
- 页眉与页脚：所有页面顶部和底部的重复性文本、页码、logo等。
- 重复性标题/尾注：每页头部或尾部重复出现的非正文文字、图片或特殊字符。
- 致谢与参考文献：文件中的的致谢、参考文献内容需要剔除，绝不能输出。
- 摘要前的作者信息：文件中摘要前的关于作者的介绍等内容需要剔除，绝不能输出。
- 附录：文件末尾的附录信息（文本、图片、表格、列表等）内容需要剔除，绝不能输出。

2.保留关键内容：请务必完整保留：
- 正文文本：文档的主要段落和叙述。
- 结构化数据：所有表格、列表（有序和无序）。
- 特殊元素：数学公式、化学方程式、代码块等所有特殊符号。
- 图片：使用PDF解析库（PyMuPDF/fitz插件）的坐标系统和布局分析功能，通过边界框（bounding box）精确识别每张图片在正文中的视觉位置。结合布局分析算法（如区域检测和元素识别）确定图片在阅读流中的顺序，确保提取的图片是其所在页面正文流中的元素，而非页眉页脚等无关区域。

3.保持顺序与连贯：严格遵循文档固有的阅读顺序提取内容。如果原文没有明确的段落划分，请你根据语义和上下文进行智能分段，确保逻辑流畅。

二、标题结构提取规范
1.标题识别：
- 利用字体大小、加粗、居中、位置等特征精准识别标题。学术论文标题通常位于第一页顶部，字体最大、居中、无缩进。
- 使用正则表达式（如 r’^\d+.\s.+$’匹配一级标题，r’^\d+.\d+\s.+$’匹配二级标题）提取多级标题。
- 可结合NLP技术（如nltk库）或专用工具（如GROBID）进行标题识别，尤其适用于复杂格式。

2.标题层级处理：
- 识别不同级别的标题（如H1、H2、H3等），并在Markdown中使用相应数量的 #表示层级。
- 保持标题层级结构的完整性，确保标题与其内容关联正确，不割裂。

3.处理复杂标题结构：
- 对于多级编号标题（如“1.”、“1.1”、“1.1.1”），需保留编号结构并转换为Markdown标题。
- 识别并处理特殊格式标题（如带编号的附录标题）。

三、输出格式规范（Markdown）
1.图片处理：
- 图片定位与顺序识别：使用PDF解析库（如PyMuPDF）的精确布局分析功能。解析时，对每个页面调用page.get_text(“dict”)方法获取所有内容块（blocks）。识别类型为1的图像块，并记录其边界框坐标（bbox）。通过分析所有页面中图像块的垂直位置（top坐标）和水平位置（x0坐标），按阅读流顺序（先上后下，先左后右）对所有图像进行全局排序，确保编号顺序与原文一致。
- 图片数量统计：在解析过程中，对所有图像块进行计数，并依据其坐标信息判断是否位于正文区域（例如，排除位于页面顶端或底端特定范围内的页眉页脚图像），从而精准统计正文中的图片总数。
- 占位符生成与插入（下面要求务必须严格执行）：
· 占位符语法：在每个图片的原始位置上，使用Markdown语法 进行占位。其中，X为图片在全文中的顺序编号（从1开始，依次递增）。
· 图片名称：图片名称应优先使用PDF中该图片下方或邻近的题注文本。若无明确题注，则可采用图像对象的默认标识符或生成描述性名称（如image_pageX_numY），但不得使用标题层级结构。
· 插入点确认：在生成Markdown内容时，需将图片占位符插入到其对应图像块在原文中的精确位置。通过比较文本块与图像块的坐标，确保占位符被嵌入到正确的上下文之间，维持行文连贯性，避免占位符错位或丢失。

2.公式与表格：
- 确保数学公式（通常为 LaTeX 格式）和表格的转换准确无误，在 Markdown 中清晰可读，准确输出，不发生错乱。

3.分部分输出：
- 将处理后的全文内容 智能地分为上下两个部分。分割点应选择一个自然的逻辑断点（如章节末尾），确保上下两部分内容连贯，如同一气呵成，绝不割裂句子或表格，绝不能出现”上篇/上部分/接下来/下篇/下部分”等字样。

4.标题输出：
- 将提取的标题结构转换为Markdown标题（如 # 一级标题, ## 二级标题），保持层级关系。
- 保留标题的原始格式和编号（如“1.1 引言”转换为 ## 1.1 引言）。

5.文件内容一定要按照从固有的展示顺序进行提取。

6.如果PDF中没有明显的段落划分，先根据上下文自动划分段落。

四、禁止输出提示词要求规范：
- 切勿生成知识点以外无关紧要的内容。
- 不要以对话的形式输出,直接以内容的形式回答。
- 严禁输出你的推理过程,我只需要正文答案即可。
- 输出时切勿重复我给定的提示词,及其格式. 只需回答正文即可。
- 注意!!!,直接以正文开始,不需要回复任何一个多余的字。

五、最终要求
请最终交付 纯净、无冗余的 Markdown 文本，无需添加任何额外的解释性语言、开场白或结束语，直接输出符合以上所有要求的内容。绝不能输出该提示词。
索引
A
激活，324 函数，269 涉嫌有罪的行为者， 306 可疑的，307，308，311，312 自适应隐写术，7，34，68 方法，68，100，126， 127 加一或减一（AoSO）操作，277 基于加减的商值差分（ASQVD），83 加性噪声隐写分析，263 高级隐写算法，296 代理，335 算法 曹、赵和冯，277 嵌入，22，45，107， 315，317，334–336，341，343 坎切拉和穆卡马拉，276 语言隐写术，282 MoViSteg， 276 萨达特、法兹和萨法里，279 隐写算法， 11，260，262，264，268–270，272，273， 275，277，280，281，309，310，315 高级， 296 策略性自适应嵌入，336 王、曹和赵， 278 王、赵和红霞，277 扎尔梅希和阿里， 278 失真量，9 通信量，255 数据量，29， 170 嵌入比特量，197 信息量，159–161， 218，233 现有边缘，29
最大，密钥量 178，噪声量 251，变化量  255，辅助量子比特 182、223、227，异常检测 314、315，整体方法 334，近似熵 160，渐近相对效率（ARE）276，原子论的 334，攻击者 65、68、75、77、124、141、159、161、 167、295，音频应用 272，设备 272，文件 270–272、275，格式 275，信号 65、270– 272、274，去噪 271，隐写分析 270、272、 275，方法 271，自动隐写术 286，平均秩  310

B
批归一化（BN），265 层，269 批量隐写术， 302，329 二进制位，43，46，47，53，87， 90，138 数据，87 标记，167 分类任务，266 分类器，139 秘密数据，43，46 隐写分析场景， 324 二元对称信道（BSC），219，224，239
351
352 索引
比特错误率 (BER)，76 比特 二进制，43， 46，47，53，87，90，138 数据，82，142 分布，160 嵌入，44 隐藏，199 秘密，25 最低有效位，41，44，81，100 消息，158， 160，263，296 每字节 (BPB)，82，91 每像素 (BPP)，8，29，54，56，115，147，160， 178，260，339 量子，252 秘密，6，7，25， 29，43，44，46，47，50，51，53，84， 85，109，110，126，142，196，200，202， 208，210 数据，18，47，83 消息，5，152 选择，154，159 盲提取，126，166 隐写分析， 11，123 块，324 候选，132，136–138 用于嵌入，130 码，232，244，245 图，8，47， 123，124 索引，299，301 非候选，130， 131，133 非重叠，6，42，43，47，107， 113，127 对，101 像素，34，42，59 预处理， 324，332，333 搜索，107 大小，20，152， 153，155，245 传输，245，251

C
校准共现特征，299 最小二乘法 (CLS)，316 方法，271 候选块，132，136–138 用于嵌入，130
曹、赵和冯算法，277 载体，1，99，155， 156，159，162，184 数据，145，146，152– 154，158，159 图像，7 消息，159 卡塔兰数， 145–148，150，152，158，161，162 分解， 150，152 在数据隐藏中，152 在隐写术中， 146 卡塔兰隐写密钥，156 质心 (COM)，262 中心像素，82，95，138 隐写术面临的挑战， 4 可变像素，192 信道爱丽丝，247 不安全， 295 密文，215 先知隐写分析，339 经典隐写分析攻击，147 分类，123，124，157，260， 261，264，275，280，284，286，321，322 准确率，266，269，273，275 块，330 决策， 325 错误概率，140 图像隐写术，5，12 方法， 127 模块，265，266，323–325 百分比，263 性能，334 概率误差，142 过程，141 阶段， 280 隐写图像，263 任务，260 阈值，141 分类器，125，127，140，141，157，262，263， 271–273，278，282，321，334，337，338 支持向量机 (SVM)，280，283 聚类集成， 310–313 卷积神经网络 (CNNs)，261，264– 266，270，273，283，323，326，327， 329，344 多分类器，334

索引 353
隐写分析，332 代码块，232，244，245 码树单元（CTU），279 彩色图像，18，26， 32，34，35，37，68，74，100，139，142， 264，265 直方图，35 隐写术，18 像素，82 复小波变换（CWT），8 压缩音频格式，272 载体，171 载体帧，170–172 压缩编解码器，7 连续像素，57，147 组成像素，93 卷积，324 块， 323，324，330，331 模块，321，323，324 卷积神经网络（CNN），261，273，283， 321，322 角像素，82 可纠正错误，216，217， 244，245 协方差池化，331 载体，271，295 文件，166 载体/隐写图像，323 无载体图像隐写术，68 隐蔽通信，5，217，239，255 量子， 217 载体文本，215，218–220，223，247， 249 通信，217 编码，218，223，247，250， 253 量子比特，225 状态，240 停止准则，71 密码学，17，41，65，81，99，123，146， 189，215，216，218，233 量子，216

D
数据，280 比特，82，142
载体, 159, 162 嵌入, 5, 35, 41, 108, 109,  115, 160 秘密, 18, 29, 34, 35, 37, 39, 184,  189 提取, 85, 87, 156 隐藏, 3, 26, 41, 82, 92,  127, 158, 204, 276 秘密, 32, 195 隐藏, 2, 17,  37, 41, 42, 44, 57, 81, 99–101, 104, 145–147,  161, 166, 184, 278 容量, 81 在视频中, 167 方法, 39, 127 原理, 167 方案, 115, 167 秘密,  123 技术, 17, 82, 166, 184 DCT系数, 116,  167, 299–301, 309 块, 300 特征, 299, 300 十进制值, 43, 46, 47, 49–51, 54, 82–85, 87, 89 卡塔兰数分解, 150 解压JPEG图像, 299 深度置信网络（DBN）, 272 深度学习, 321, 322,  327, 329, 335, 337, 343, 344 在隐写分析中,  344 在隐写术中, 344 库, 324 方法, 325, 326 网络, 322 技术, 210 去噪音频信号, 271 密集层优化, 269 去极化信道（DC）, 219, 221, 222,  226, 228, 229, 231, 236–239, 242, 243, 251,  252 深度可分离卷积, 330 检测准确率, 11,  139, 272, 275, 306 算法, 295 异常, 314, 315 特征, 124 方向梯度直方图（HOG）, 25
354 索引
方法, 262, 263, 306, 313 模型, 11 离群值, 304, 307, 308, 317 性能, 310, 313 速率, 264 钻石范数, 233–238 距离, 233, 234, 236, 242 差分直方图, 10 用于嵌入, 100 掩码, 169 方法,  69 像素, 92 隐写, 44 值, 42, 45, 82, 87, 107 差值扩展(DE), 191 不同扩展, 100 差分进化, 70 数字视频监控(DVS), 165 离散余弦变换 (DCT), 8, 68, 100, 102, 166, 171, 184, 260,  298 离散余弦变换残差(DCTR), 11 离散傅里叶变换(DFT), 8 离散小波变换(DWT), 8, 100,  260 判别网络, 337 判别函数(DF), 59 判别性特征, 271, 273 不相交像素块, 83, 95 失真, 7, 9,  31, 35, 41, 67, 68, 81, 91, 92, 120, 181, 191,  210 数量, 9 伪影, 4 嵌入, 67, 68, 115 最大,  210 参数, 68 隐写, 182 图像, 6 分布位, 160 双曲正切函数, 340

E
窃听者，215–217，233，246，249，253， 255，256 伊芙，218，240，257
纠缠比特，224，239 EDH数据嵌入，108 直方图，109，114 有效嵌入，128 可嵌入载荷， 303 像素，195 嵌入算法，22，45，107， 315，317，334–336，341，343 方法，342 伪影，124，126，132，139 比特，25，44 变化， 299，316，317 概率，333 代价，337 数据， 5，35，41，108，109，115，160 比特，29 方向，18，26，27 失真，67，68，115 有效， 128 效率，124 伪造，128，132，136 函数类型，123 最低有效位，11，37 消息，262 方法， 66，126，139 OSteg，127，139 性能，120 阶段，175 兴趣点载荷，37 过程，43，49，83， 85，104，113，190，192，195，199，200， 207 过程，10，66，67，69，71，101，127， 128，166，167，174，175，278 速率，59， 115，272，273 方案，126，139，142，209 秘密数据，18，29，34，35，37，39，41， 184，189 信息，1，29 消息，18，27，35， 101 隐写的，307 隐写术，68

索引 355
策略，310 单元，10 视频，166 嵌入容量 （EC），116 嵌入方向直方图（EDH），101， 104，105 编码载体文本，218，223，247， 250，253 消息，246 隐写的，218 有效载荷， 123 集成分类器，126，140–142，272 聚类， 310–313 纠缠传输，253 近似熵，160 错误块 （EB），44，56 错误综合征，217，221–225， 229，232，239–241，243，245，248，249 量子，216 无偏估计，305 利用修改方向（ EMD），5，6，41，82，201 提取的二进制数据流（EBDS），87，89 提取，46，73，87， 89，90，175，190，197，208，336 算法， 25，39，45，46，336 数据，85，87，156 秘密，18 特征，124，277，280 方法，66 模块， 175 网络，339 阶段，18 问题，47，132 过程， 42，44，47，53，85，87，189，190，192， 193，201，204–206，208 过程，71，73， 138，166，175，176，185，193，327 PVD， 43 侧面，47，54 时间，44

F
伪造嵌入，128，132，136  越界问题（ FOBP），42，82，127  校准共现特征，299  检测，124  提取，124，280  直方图，300  块间，302  映射，265，266，322，324，325， 330，331，333  马尔可夫，299  预处理， 314  原始，306，315，316  隐写分析，11， 316  隐写，11  文本，285  向量，10，275， 283，299，305–307，309，312，314，315， 332，333  弱，313，317  费舍尔线性判别 （FLD），140，263  浮点像素值，171   FOBP，42，46，47，54，56，58，82，83， 127  焦点像素，134，137  前景像素，169  前向DCT（FDCT），102  帧差公式，169  隐写， 175，182，184  视频，166，167，169，170， 278  频率直方图，105

G
游戏模拟，341 高斯混合模型（GMM）， 273 生成对抗网络（GAN），286 通用量子纠错码，253 全局平均池化，325 Graphia， 215 图像组（GOP），279 有罪行为者， 296, 297, 302, 306–310, 312, 317

H
HEVC视频隐写分析，279 隐藏比特，199
356 索引
不可检测性, 127 内容, 157 数据, 3, 26,  41, 82, 92, 127, 158, 204, 276 信息, 1, 3, 4,  17, 99, 114, 159, 166, 194, 231, 233, 238,  239, 259, 275, 276, 279, 283, 295 层, 273 消息, 10, 32, 35, 37, 114, 145, 146, 157, 162,  178, 218, 233, 260–263, 270–273, 275, 276,  278, 281–283, 321 检测, 281 量子比特, 231,  232 秘密比特, 25 经典消息, 216 数据,32, 147,  195 数据位, 7, 18, 37 信息, 255 消息, 18 隐写文本, 217 视频, 185 隐藏容量, 6, 35, 39, 41– 43, 54, 59, 62, 127, 147, 178, 192, 197, 199,  201, 205, 209–211 数据,2, 17, 37, 41, 42, 44,  57, 81, 100, 101, 104, 145–147, 161, 166, 184,  278 细节, 165 方程, 192 信息, 65, 99, 142,  155, 158, 166, 191, 215 机制, 202 消息, 145,  216, 281, 338 方法, 202 模块, 161 有效载荷, 191, 194, 197, 199–201, 205,  209, 211 视频中的隐私, 167 信息, 167 过程, 189, 205 过程, 171, 172, 184 规则, 202 秘密数据,18, 123, 202, 210
数据位，7 信息，1 消息，1，120 秘密数据，199 隐写量子比特，222 策略，200， 202 技术，166 视频，167 直方图，10 分析， 263 差异，10 特征，300 频率，105 排序， 105 模式，125 PVD，35 移位，100，101， 108，120 直方图特征函数（HCF），262 方向梯度直方图（HOG），18，19 算法，18， 21，35 检测，25 边缘，39 整体方法，334  HS方案，194，195，197，198，200 人眼视觉系统（HVS），5，33，298

I
池田系统，126，134–138 图像生成网络，337 图像合成，338 改进的Ye‐Net，269 错误的数据提取，42，45 工业隐写术，259 信息嵌入 秘密，1，29 隐藏，1，3，4，17，99，114， 159，166，194，231，233，238，239，259， 275，276，279，283，295 隐藏，65，99， 142，155，158，166，191，215 秘密，1 有效载荷，191 秘密，3，4，6，17，18，65，67– 69，100，113，160，219，222，238，255， 276，277 安全，17，123，134
索引 357
初始化种群，70 无害载体文本，240 消息， 216 不安全信道，295 整数小波变换 (IWT)， 8 块间，301 依赖性，299 特征，302 联合， 302 块内，301, 302 联合密度矩阵，301 特征， 301 逆离散余弦变换 (IDCT)，102, 174 不可逆隐写术技术，100

J
联合失真，68 个特征，301 块间，302 联合图像专家小组 (JPEG)，8，102，261，264， 269，297，298，333，341 卷积神经网络  (CNN)，332 压缩，297–299，326 域， 264，268 文件，11 图像，297–299，309， 310，312，332 解压缩，299 隐写分析，11 隐写分析，299，301，309，313，321， 326，329，330，332，333 特征，298 隐写系统，301 隐写术，11

K
Kancherla 和 Mukkamala 算法，276

L
潜在空间，322 层，324
批归一化, 269 最低有效位 (LSB), 5, 6,  41, 68, 69, 81, 100, 109, 124, 127, 138, 147,  166, 260, 262, 270 线性贝叶斯归一化分类器, 263 语言隐写算法, 282 技术, 285 局部异常因子 (LOF), 304, 308 检测, 310, 314 逻辑量子比特, 217 无损隐写方法, 190 下界 (LB),  81 LSB, 81, 158 替换隐写术, 81 比特, 41,  44, 81, 100 嵌入, 11, 37 隐写分析, 262, 263 隐写术, 262 匹配, 41, 83, 202, 262 隐写分析, 262, 263 隐写算法, 273 隐写术, 69 替换,  7, 27, 41, 42, 44, 54, 62, 69, 81, 93 亮度 DCT系数, 299

M
宏观特征, 299 映射特征,322, 324 马尔可夫特征, 299, 301 矩阵嵌入, 309 最大量,  178 协方差变换, 316 失真, 210 最大均值差异 (MMD), 305 均方误差 (MSE), 9, 30,  115 消息比特, 158, 160, 263, 296 置换,  158,