探索 AI 在隐写术与隐写分析中的应用：趋势、聚类与可持续发展潜力
密码学与安全
2025-11-18 v1 人工智能
摘要
隐写术与隐写分析是信息安全领域紧密相关的学科。在过去十年间，设计并提出了许多强大且高效的基于人工智能（AI）驱动技术，以服务于隐写术及隐写分析方面的研究。本研究采用主题建模方法，对 AI 驱动的隐写术数据隐藏技术进行科学计量分析。共考虑 2017 年至 2023 年间的 654 篇文献。实验评估表明，69% 的发表文章来自亚洲国家，其中中国位列第一（TP:312），印度居第二（TP-114）。本 study 主要识别出七个主题聚类：隐写图像数据隐藏、深度图像隐写分析、神经网络水印鲁棒性、语言隐写模型、语音隐写分析算法、隐蔽通信网络以及视频隐写技术。本研究还评估了 AI 隐写技术在可持续发展目标（SDGs）范围内的应用，以呈现其与之之间的跨学科互动。我们发现，仅有 18 篇 654 篇文献与其中一个 SDG 目标相吻合，这表明在与 SDG 目标一致的研究仍有限。其中，SDG9（产业、创新与基础设施）在 18 项 SDG 映射文章中居于领先。值得注意的是，本 study 是首次对 AI 驱动的隐写术数据隐藏技术进行科学计量研究。在描述性统计方面，本 study 对观察到的趋势背后的根本原因进行了分析，包括深度学习发展的影响、东亚地区的趋势以及基础方法的成熟度。该工作还强调了在社会层面与 SDGs 一致性方面的关键缺口，最终揭示了该领域对 AI 安全挑战的全球影响。
引用
@article{arxiv.2511.12052,
title = {Exploring AI in Steganography and Steganalysis: Trends, Clusters, and Sustainable Development Potential},
author = {Aditya Kumar Sahu and Chandan Kumar and Saksham Kumar and Serdar Solak},
journal= {arXiv preprint arXiv:2511.12052},
year = {2025}
}