Jan, 2019

SteganoGAN: 利用 GAN 进行高容量图像隐写

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TL;DR本文提出一种在图像中使用生成对抗网络隐藏任意二进制数据的新技术，可以优化模型生成的图像的感知质量，实现了每像素 4.4 位的最新载荷，可逃避隐写分析工具的检测，并适用于多个数据集的图像。作者还发布了一个开源库，以便公正比较。
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发现论文，激发创造
  • 隐写生成对抗网络

    本研究提出了一种基于深度卷积生成式对抗网络（Deep Convolutional Generative Adversarial Networks）的生成更安全的隐秘嵌入图像和标准隐写算法的方法，实验结果表明该方法成功地欺骗了隐写分析器，并可用于隐写应用。

    Mar, 2017

  • StegNet: 深度卷积网络实现的超大图像隐写容量

    本文运用深度卷积神经网络和图像隐写术，将安全地嵌入隐藏信息的传统图像隐写术与图像 - 图像隐写术相结合，并成功地将具有巨大负载容量的图像进行隐藏，同时仍然对统计分析具有鲁棒性，通过最小化图像覆盖变化的方法，实现 98.2% 的解码率或 23.57bpp。

    Jun, 2018

  • 基于生成对抗网络的隐形隐写术

    本研究提出了一种名为 ISGAN 的卷积神经网络结构，使用生成对抗网络，混合损失函数等方法，将灰度图像嵌入到彩色图像的 Y 通道中进行隐蔽，并在接收端精确地提取出秘密图像。实验表明，该方法在数据集 LFW，Pascal VOC2012 和 ImageNet 上达到了最先进水平。

    Jul, 2018

  • 提升数字安全：融合密码学与隐写术

    应用人工智能（AI）和深度学习（DL）中的生成对抗网络（GANs）优化传统隐写术方法，通过将加密数据嵌入到另一个媒介中，保护通信免受窥探，并提高对检测的防护，从而维护信息的隐私和完整性，解决当前开放数字通信时代数据安全的核心挑战，并为信息安全领域带来可能的颠覆性改变。

    Apr, 2024

  • 学习迭代神经优化器用于图像隐写术

    通过训练迭代神经网络实现图像隐写术的优化，保持网络数据尽可能接近自然图像流形，从而达到更高的速度和可靠性，且在无需纠错码的情况下可将恢复误差率降至零。

    Mar, 2023

  • 采样生成隐写术

    本文提出一种新的数据驱动信息隐藏方案，称为采样生成式隐写术（GSS），引入了 Jensen-Shannon 离散度作为评估隐写术安全性的新标准。通过基于生成对抗网络训练的生成器，实现语义图像修复进而嵌入信息。实验结果表明，该方案在定性和定量评估方面具有潜力。

    Apr, 2018

  • 通过对抗训练生成隐写图片

    本文使用对抗训练技术进行隐写算法的研究，提出了一个含有三个参与者的博弈模型 (Alice、Bob 和 Eve)，通过神经网络的方式训练隐写算法和隐写分析器。无监督的训练方式不仅产生了一个鲁棒性的隐写技术，而且还产生了一个在两个不同的图像数据集上均表现出色的隐写分析器。

    Mar, 2017

  • StegoGAN: 利用隐写术进行非双射图像到图像的翻译

    在非双射图像翻译的挑战下，我们引入了 StegoGAN，一种利用隐写术防止生成图像中虚假特征的新模型。我们的实验评估表明，StegoGAN 在各种非双射图像翻译任务中优于现有的基于 GAN 的模型，无论是从质量上还是从数量上来讲。

    Mar, 2024

  • 卷积神经网络隐写分析在隐写术中的应用

    本文提出一种新方法，在最小化失真的标准下，提高图像隐写术的性能界限。该方法利用隐写分析卷积神经网络框架来理解图像的模型，并在不易被探测的区域进行嵌入以保留模型。实验结果表明，在广泛的低相对负载范围内，与 HUGO、S-UNIWARD 和 HILL 等最先进的隐写分析技术相比，所提出的算法表现优异。

    Nov, 2017

  • 针对图像隐写术的端到端训练的 CNN 编码器 - 解码器网络

    这篇论文提出了一种基于卷积神经网络的编码器 - 解码器架构，用于将图像嵌入载体图像作为负载，通过端到端训练来确保最大负载容量和图像质量，并在多个公共数据集（如 MNIST，CIFAR-10，ImageNet，LFW 等）上进行了实证研究，取得了最先进的性能。

    Nov, 2017