為了提高卷積神經網絡（CNN）在圖像隱寫分析領域的分類效果，構建了一個新的卷積神經網絡模型（steganalysis-convolutional neural networks，S-CNN）進行隱寫分析。該模型采用兩層卷積層和兩層全連接層，減少了卷積層的層數；通過在激活函數前增加批量正規化層對模型進行優化，避免了模型在訓練過程中陷入過擬合；取消池化層，減少嵌入信息的損失，從而提高模型的分類效果。實驗結果表明，相比傳統的圖像隱寫分析方法，該模型減少了隱寫分析步驟，并且具有較高的隱寫分析準確率。