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应对运行隐写分析中的协变量偏移的盲数据适应
社交网络中图像操作的滥用带来了重大挑战。尤其令人担忧的方法是图像隐写术，使个人能够在数字图像中隐藏非法信息而不引起怀疑。本文致力于解决隐写分析模型在真实世界数据集上的实用性问题，通过几何对齐和源目标残差的分布匹配，构建了一种名为 TADA（
PDFa month ago
SUDS: 通用和依赖关系隐写术的清除
本论文研究隐写术（将信息隐藏在表面之下）是一种常用于隐秘通信的信息隐藏形式，现代隐写媒介包括图像、文本、音频和视频，恶意行为者越来越多地使用此通信方法来传播恶意软件、窃取数据和秘密通信。目前的保护机制依赖于隐写分析，但这些方法需要先前的知识
PDF9 months ago
使用预测运动矢量的优化性质的一维 HEVC 视频隐写分析方法
基于高效视频编码中运动矢量优化的隐写分析特征，本文提出一种能够准确识别覆盖视频和隐写视频的隐写方案，并且在无需模型训练和低计算复杂度的实际场景中表现高效。
PDFa year ago
深度学习用于不同数据类型隐写分析的综述
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
PDFa year ago
利用噪声残差卷积神经网络进行空间域取证视频隐写分析
该研究评估了一种卷积神经网络（CNN）的方法来进行法医视频隐写分析，使用一个噪声残差的卷积神经网络来检测嵌入式的秘密，实验结果表明，CNN 方法可以是一种有效的法医视频隐写分析方法，可以达到 99.96% 的检测率。
PDFa year ago
基于 CNN 的隐写术 -- 将机器学习与已有的隐写技术融合
本文介绍了一种增强隐写术的方法，即通过引入一种名为 SA-CNN 的隐写助手卷积神经网络。实验证明，采用 SA-CNN 生产的隐写图像具有更好的抗隐写分析能力，并且能够适应各种盖媒体的不同特征。
PDFa year ago
隐写分析的持续学习
本文提出了一种基于精确的参数重要度估计（APIE）的连续学习方案，用于检测新兴隐写算法，并应用于实际场景中，通过对之前的训练流程中网络参数的重要性进行评估，在训练新的隐写图像数据集的过程中有效并高效地更新其网络参数，从而使得隐写分析模型能够
PDF2 years ago
FCEM: 一种用于 VoIP 流实时隐写分析的新型快速相关性提取模型，基于多头注意力机制
本研究利用关注机制处理定量化指数调制压缩 VoIP 流中基于 QIM 的隐写分析问题。研发了一个名为快速相关提取模型（FCEM）的轻量级神经网络来提取 VoIP 帧中的相关特征，具有比复杂的循环神经网络和卷积神经网络更高的准确性和时间效率。
PDF5 years ago
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
PDF6 years ago
基于检测的防御策略：从隐写分析角度防御对抗样本
本研究提出了一种检测对抗性样例的方法，通过估计对抗性攻击造成的修改概率来增强隐写分析特征，实验证明该方法可以准确检测对抗性样例，并且没有基于神经网络，而是基于高维人工特征和 FLD (Fisher Linear Discriminant)
PDF6 years ago
基于生成模型的无覆盖信息隐藏
本文提出了一种基于生成模型的无盖信息隐藏方法。相对于传统的图像隐写术，该方法传输的图像不嵌入任何秘密信息，因此能有效抵抗隐写分析工具，具有较高的信息容量、安全性和可靠性。
PDF6 years ago
如何增强小的学习集以提高基于 CNN 的隐写分析器的性能？
本研究用各种实验协议和数据库研究了基础增强对使用卷积神经网络的隐写分析性能的影响，旨在确定隐写分析性能的增强模型的最佳实践方法。
PDF6 years ago
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 H
PDF7 years ago
卷积神经网络识别图像处理操作
本研究提出了一种基于卷积神经网络的方法，适应性地学习鉴别特征以识别典型的图像处理操作，其优于基于手工特征及三个与图像隐写和 / 或取证有关的基于卷积神经网络的方法，且取得了最先进的结果。
PDF7 years ago
NIPS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
PDF7 years ago
深度学习是一种优秀的隐写分析工具，当不同图像重复使用嵌入密钥时即使存在封面源不匹配的情况下也适用
本研究探讨了卷积神经网络和全连接神经网络在语音隐写分析中的应用，结果表明相较于传统的 Rich Models（RM）集成分类器（EC）方法，如果 CNN 和 FNN 被很好的参数化，其结果更胜一筹，演示了在 clairvoyant 场景下，
PDF9 years ago
检测 LSB 隐写术的工具 StegExpose
StegExpose 是一个设计用于现实世界的解决方案，能够以高效的方式批量分析图像，检测 LSB 隐写术，是一个重点研究如何智能结合隐写分析方法以获得更准确的结果的工具。
PDF10 years ago