本文提出了一种纯净统一的隐写网络 (PUSNet)，它通过在纯净网络中执行普通的机器学习任务，并使用不同的密钥转化为秘密嵌入或恢复的隐写网络，实现了秘密图像嵌入、恢复和图像去噪的优秀性能。

Feb, 2024

介绍语义隐写术的概念及分类，列举过去已发表的语义隐写系统和对其特性进行回顾及比较，以达到信息隐藏和保护隐私的目的。

Feb, 2022

这篇研究论文深入探讨数字保护，特别聚焦于信息隐藏技术。通过引入评估已解码信息的新颖度量标准 “信息准确性”，我们解决了以往研究局限于个别位解码的问题。此外，我们提出了一种适应性通用损失函数 Log-Sum-Exponential（LSE）来增强信息准确性，从而显著改进了最近方法的消息准确性。同时，我们还在我们的框架中引入了一种新的潜在感知编码技术 Approach，利用预训练稳定扩散技术生成先进的隐写图像，实现图像质量和信息恢复之间更好的权衡。通过实验结果，我们展示了新的 LSE 损失和潜在感知编码技术的卓越性能。这种全面的方法在进化评估指标、优化损失函数和创新图像隐藏技术方面迈出了重要一步，旨在实现更强大可靠的信息保护。

Dec, 2023

这篇综述论文提供了基于深度学习的鲁棒隐写分析方法的全面概述，包括图像、音频和视频等各种类型的鲁棒隐写分析，讨论了最常用的深度学习技术，并探讨了更先进的深度学习技术如深度迁移学习（DTL）和深度强化学习（DRL）在提升隐写分析系统性能方面的应用。同时，文中还系统回顾了该领域最近的研究，包括使用的数据集和评估指标，并对基于 DTL 的隐写分析方法及其在不同数据集上的性能进行了详细分析。整篇综述最终讨论了目前基于深度学习的隐写分析研究的现状、挑战和未来研究方向。

Aug, 2023

本文探讨了在自然语言系统中执行信息隐藏作为实现数据安全和保密的一种手段的自然语言隐写术（NLS）方法，提出了应对隐写文字质量等挑战的改进，以便构建更具弹性的 NLS 模型，并实现自然语言整合安全性的目标。

Mar, 2022

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

本文提出一种名为 ADG 的具有可证明安全性的生成语言隐写方法，该方法使用自适应动态分组的令牌递归嵌入秘密信息以提高安全性。 通过在三个公共语料库上进行广泛实验，证明了 ADG 的不可察觉性并成功生成几乎完美安全的隐写文本。

Jun, 2021

使用 Python 编写了一个用于推文的隐写码实现，采用插入词以隐藏数字，并使用 n-gram 频率扭曲作为插入检测度量，从而获得一种既形式化又实用的语言隐写方案，允许在编码字密度和隐秘信息的可检测性之间进行权衡。

Dec, 2023

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

DF-SWE 是第一种可以将大型图像和多个图像隐藏到具有相同大小的图像中的 SWE 方法，大大增加了有效载荷容量。

Nov, 2023