利用神经语言模型和算术编码的隐写术技术，生成真实的语言覆盖句，并与语言模型分布相匹配，同时保护安全性。

Sep, 2019

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

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。

Jan, 2019

针对深度神经网络在隐写学中应用面临的网络巨大，如何在公共频道中隐蔽传输的问题，本文提出一种基于模型伪装的新方法，即将秘密神经网络模型伪装成普通的机器学习模型，并用部分优化策略激活并调节子集滤波器来保留其对秘密任务的功能，其余滤波器被激活来伪装整个秘密 DNN 模型成一个普通的机器学习模型。实验表明，该方法优于现有的隐蔽传输方案在秘密 DNN 模型和一般 DNN 模型的隐蔽传输方面。

Feb, 2023

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

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

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

本研究提出了一种基于深度学习的跨模态信息隐藏框架，使用隐式神经表征将多种格式的秘密数据嵌入到覆盖图像中，证明新的方法可扩展，能够容纳不同的模态。

Jul, 2023

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