基于生成对抗网络的无载体信息隐藏
密码学与安全
2017-12-20 v1 多媒体
摘要
传统图像隐写术或多或少会修改图像内容，难以抵抗图像隐写分析工具的检测。针对该问题，本文提出一种基于生成对抗网络（GAN）的名为生成式无载体信息隐藏方法的新方法。该方法的主要思想是将生成对抗网络的类别标签替换为秘密信息作为驱动直接生成隐藏图像，然后通过判别器从隐藏图像中提取秘密信息。这是首次利用生成对抗网络实现无载体信息隐藏。与传统图像隐写术相比，该方法不修改原始图像的内容，因此能够有效抵抗图像隐写分析工具。在隐写容量、抗隐写分析、安全可靠性方面，实验表明该隐藏算法表现良好。
引用
@article{arxiv.1712.06951,
title = {Coverless Information Hiding Based on Generative adversarial networks},
author = {Ming-ming Liu and Min-qing Zhang and Jia Liu and Ying-nan Zhang and Yan Ke},
journal= {arXiv preprint arXiv:1712.06951},
year = {2017}
}
备注
arXiv admin note: text overlap with arXiv:1703.05502 by other authors