多媒体与网络的快速发展使我们能够储存和分享数据和信息，比如图像、音频和视频。然而为了使多媒体内容安全免受攻击，目前仍有一些很富有挑战性的问题亟待解决。而今由于信息数字化的影响，想对多媒体进行攻击也比原来容易了很多。因此在数字化时代中多媒体信息安全是一个很富有挑战性的问题。首先网络中可能存在许多同源的被不同的失真类型污染的图像，所以我们需要高效地从大的数据库中找出所有的被失真污染的同源图像，这个挑战导致了新兴技术——信息指纹化的出现。其次必须保护信息在网络中的传输安全，数据隐藏是最常用的解决这个安全问题的方法，数据隐藏主要由图像加密来实现。在本文中我们首先提出一种基于随机环划分以及抖动晶格向量量化的图像指纹化方法，这种方法通过添加随机性来保证图像指纹化的安全。然后我们提出一种空域的图像加密算法，这种算法通过考虑视觉显著性与模式掩蔽效应来保证信息字符串在因特网中传播的安全性。最后我们提出了一种压缩域的图像加密方法，这种方法使用相减抖动晶格向量量化来实现，以用来保证图像在因特网中的传输安全。本文的主要工作如下：　　(1)图像指纹化必须依赖于一个或几个密钥来保证信息的安全，所以我们提出了一种基于随机环划分以及抖动晶格向量量化的图像指纹化方法，这种方法通过添加随机性来保证图像指纹化的安全。首先用随机环划分方法以及一个密钥来提取特征。然后使用抖动晶格向量量化方法来量化提取的特征。最后我们得到一个由90个二进制字节组成的指纹来代表一幅图像。实验结果表明文中提出的图像指纹化方法与现存的图像指纹化方法相比在鲁棒性、鉴别性、运行时间和简洁性上均有了较大提高。　　(2)最近的一些图像加密方法开始考虑人眼视觉系统的感知特性，这一特性经常由边缘检测来表示。根据视觉注意力的知识在一幅图像中存在感知显著性区域。并且人眼视觉系统对于不同的对比度以及不同的图像结构的敏感程度不同，也就是图像掩蔽效应。为了增强数据嵌入的安全性，我们提出了一种考虑视觉显著性与模式掩蔽效应的图像加密算法。首先对输入图像进行显著性与敏感性检测。然后选择合适的下限值和区域来嵌入秘密数据。最后使用最不重要字节匹配再访问算法来嵌入数据以得到隐写图像。实验结果表明论文提出的方法能够改善图像质量和图像的隐藏载荷，并且这一方法能够抵挡视觉和数据攻击。　　(3)在压缩域使用向量量化的图像加密方法最近得到了广泛应用，因为它可以压缩秘密图像从而提高封面图像的隐藏载荷。本文提出了一种新的相减抖动晶格向量量化算法。为了隐藏更多信息，将加密图像中的一个向量用相减抖动晶格向量量化算法映射为它的最近邻晶格点。首先使用相减抖动晶格向量量化算法生成一个密码本和一个索引向量。然后使用最不重要字节算法将得到的密码本和索引向量嵌入到封面图像中并得到隐写图像。最后从隐写图像中提取出密码本和索引向量并用它们重建加密图像。为了演示我们提出的方法的效果，我们将文中提出的方法与传统的基于向量量化算法的加密方法，包括LBG,TCEVR与KFCG进行了比较。实验结果表明我们提出的方法与这三种传统的加密方法相比得到了质量相当的隐写图像，并且得到了质量更高的重建加密图像。