基于神经表示的深度跨模态隐写
密码学与安全
2023-10-10 v3 人工智能
摘要
隐写是将秘密数据嵌入另一条消息或数据中，使其不易被察觉的过程。随着深度学习的进步，深度神经网络（DNNs）近来已被用于隐写。然而，现有的深度隐写技术范围有限，因为它们聚焦于特定数据类型，且对跨模态隐写无效。因此，我们提出一种使用隐式神经表示（INRs）的深度跨模态隐写框架，将各种格式的秘密数据隐藏在载体图像中。所提框架采用 INRs 表示秘密数据，可处理各种模态和分辨率的数据。在不同类型的多种秘密数据集上的实验表明，所提方法具有可扩展性，能够容纳不同模态。
引用
@article{arxiv.2307.08671,
title = {Deep Cross-Modal Steganography Using Neural Representations},
author = {Gyojin Han and Dong-Jae Lee and Jiwan Hur and Jaehyun Choi and Junmo Kim},
journal= {arXiv preprint arXiv:2307.08671},
year = {2023}
}
备注
ICIP 2023 Oral