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题名基于隐式对称生成对抗网络的图像隐写与提取方案
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作者
屈梦楠
靳宇浩
邬江
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机构
中电长城网际安全技术研究院(北京)有限公司
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出处
《信息安全研究》
CSCD
2023年第6期566-572,共7页
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文摘
针对图像隐写技术中存在嵌入秘密图像时载体图像质量下降、易受攻击等问题,提出一个基于隐式对称生成对抗网络的图像隐写与提取方案.该方案首先将图像隐写与提取任务抽象为一个数学优化问题.其次,根据该优化问题提出一个隐式对称生成对抗网络模型.在隐式对称生成对抗网络中包含2个相互独立的生成对抗子网络,即隐写对抗子网络和提取对抗子网络.在隐写对抗子网络中,首先编码器将载体图像和隐秘图像转换为1组包含足够多的载体图像信息和秘密图像信息的高维特征向量,之后解码器将这些特征向量重新构造为嵌入秘密信息后的图像.在提取对抗子网络中,将嵌入秘密信息的图像通过另一组编码器和解码器提取出隐秘图像.最后,设计适用于该模型的损失函数.实验结果表明,该方案具有较高的图像质量,并且能够在面对各种常见攻击时保持较好的鲁棒性.
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关键词
图像隐写
生成对抗网络
隐私保护
对称生成网络
以图藏图
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Keywords
image steganography
generative adversarial network
privacy protection
symmetric generative network
image to image
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分类号
TP393
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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