为了提高卷积神经网络（CNN）在图像隐写分析领域的分类效果，构建了一个新的卷积神经网络模型（steganalysis-convolutionalneuralnetworks，S-CNN）进行隐写分析。该模型采用两层卷积层和两层全连接层，减少了卷积层的层数；通过在激活函数前增加批量正规化层对模型进行优化，避免了模型在训练过程中陷入过拟合；取消池化层，减少嵌入信息的损失，从而提高模型的分类效果。实验结果表明，相比传统的图像隐写分析方法，该模型减少了隐写分析步骤，并且具有较高的隐写分析准确率。