其中，N表示标准高斯分布
B.决策函数
大量实验证明，基于小波特征函数统计矩的隐写分析方法很有效，检测率很高。
4.2基于支持向量机的多特征盲检测算法
我们知道，现在研究的隐写分析都是唯载密攻击，即载体图像未知的检测，所以我们要构造一近似于载体图像的图像。由于JPEG图像在进行压缩时，其DCT变换和量化都是在sxs的子块上进行的，所以块与块之间存在一定的不连续性，即所谓的分块效应，枝准图像的获得：首先将载密图像J1解压到空域，然后在每个方向上裁剪掉4个像素点，最后用与原图像相同的的量化矩阵重新压缩图像得到图像如J2，如图3.1所示，J2近似为原载体图像，称为校准图像。
图 3.1 标准图像的产生
定义图像的特征函数为F(如直方图函数，共生矩阵函数等)，则特征值f由下式产生：
其中Ll范数定义为一个向量(或矩阵)所有元素的绝对值总和。
当然，最简单的还是基于JSteg的卡方检测，因为JSteg的隐藏本身就是和LSB隐写的构造差不多，只不过隐写的方法不一样而已，既然LSB隐写可以用卡方检测，JSteg当然也可以，因为在前面提到过，所以在此就不再赘述。
五、总结
JSteg隐写算法是一种较为简单的算法，其主要是基于DCT系数的变换进行数字隐写，具有简单，易于实现，且其隐藏容量相当客观，其相对容量（嵌入容量与文件自身的大小比值）与空域LSB方法相当，很适合初学者使用。不过，对于其检测而言，由于其DCT系数在隐写前后统计直方图的异常，可以很容易的被卡方攻击方法检测出秘密信息的存在，因此，安全不具有一定的保障性，对于初学者而言，因为不会用其隐藏较为秘密的信息，故仍然可以采用JSteg来对DCT隐写来进行学习，掌握了这一种方法后，就可以向更高级的隐写方法跳转学习。
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附录
JSteg隐写代码（matlab）
clc
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