应用于保密通信领域的隐写技术是信息隐藏的一个重要分支，它以不可见的形式将秘密信息嵌入到载体中，并尽量保证通信系统的安全。隐写分析作为隐写的对立产物，是指对隐写的检测与攻击技术，目的是判决出载体中是否含有可疑信息。随着视频隐写技术的发展以及视频隐藏软件的出现，视频隐写分析正逐渐成为信息安全领域的研究热点。本文通过详细分析特定视频隐写算法所引入的载体视频与载密视频之间统计特性的差异，在此基础上提取能有效捕捉这种差异的特征向量，并采用支持向量机进行分类，从而实现视频的被动隐写分析。论文的主要工作如下：第一、针对LSB匹配隐写，提出了一种基于区域相关性原理的视频隐写分析算法。LSB匹配隐写是隐写分析的难点。通过分析隐写所导致的载体视频统计特性的变化构造区域相关性图，并从中提取一维及二维直方图特征向量，再通过中值滤波减小不同视频载体之间的特征差异，最后采用支持向量机逐帧进行视频隐写分析。仿真实验结果表明，该算法能有效检测每帧均进行嵌入且嵌入率仅为0.1时的视频序列，而且在仅对视频序列中20%的视频帧采用多种嵌入率混合嵌入的情况下，也能达到90.91%的正确检测率。第二、提出了一种基于双向运动估计帧共谋的视频隐写分析算法。共谋攻击是一种有效的隐写攻击手段。该算法基于双向运动估计的帧共谋得到原始视频帧的估计帧，并且从预测残差帧提取多种直方图特征，再利用支持向量机实现载体视频与载密视频的分类。相对于传统的时域帧平均及其改进MC-TFA，它没有将当前帧纳入共谋过程，有助于突出载体视频与载密视频残差帧的差异。此外，它不需要假设残留在视频残差帧中的秘密信息服从高斯特性。仿真实验结果表明，对于嵌入强度为1的视频扩频隐写，被动隐写分析的检测正确率可以达96.57%以上。