摘要
随着互联网和多媒体技术的快速发展，图像作为一种重要的信息载体，其安全性和隐蔽性日益受到关注。
图像隐写技术利用人眼视觉系统的不敏感性，将秘密信息嵌入到载体图像中，实现隐蔽通信的目的。
然而，隐写技术的滥用也给国家安全、信息安全等带来了潜在威胁，因此，图像隐写分析技术应运而生。
图像隐写分析旨在检测图像中是否隐藏了秘密信息，并对其进行提取或破坏，近年来，深度学习，尤其是卷积神经网络（CNN）在图像处理领域取得了突破性进展，其强大的特征提取和模式识别能力为图像隐写分析提供了新的思路和方法。
本文首先介绍了图像隐写技术和卷积神经网络的基本概念，然后概述了国内外基于卷积神经网络的图像隐写分析研究现状，包括特征学习、端到端学习等方面，并对现有方法进行了分类和比较，最后总结了该领域面临的挑战和未来发展趋势。
关键词：图像隐写；隐写分析；卷积神经网络；深度学习；特征学习
近年来，随着互联网和数字技术的快速发展，图像作为一种重要的信息载体，被广泛应用于各个领域。
然而，这也为一些不法分子利用图像进行秘密信息传递提供了可乘之机。
为了保障信息安全，图像隐写分析技术应运而生，旨在识别、检测和破坏隐藏在图像中的秘密信息。
图像隐写分析技术是指利用图像统计特性和隐写算法的痕迹，分析图像中是否存在隐藏信息，并对其进行定位、提取或破坏的技术。
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