PixelSteganalysis：以低视觉退化程度破坏隐藏信息

隐写术是在称为载体图像的特定图像中不易察觉地隐藏秘密消息的科学。含秘密消息的载体图像称为载密图像。隐写术常用于恐怖活动和色情等非法目的。为阻止隐蔽通信与交易，存在针对隐写术的攻击算法，称为隐写分析。目前有许多将深度学习应用于隐写算法的研究。然而，常规隐写分析对基于深度学习的隐写算法不再有效。我们的框架是首个通过近期基于深度学习的隐写算法来干扰隐蔽通信与交易的框架。我们首先从深度学习诱导的自回归模型中提取潜在载密图像的精细像素分布。利用提取的像素分布，我们在像素级检测图像是否为载密图像。每个像素值按需调整，该调整有效去除了秘密图像。由于基于深度学习的隐写算法的解码方法是近似（有损）的，不同于常规隐写术，我们提出一种更适合度量准确效果的新定量指标。我们使用三个公开基准与常规隐写分析方法比较评估了我们的方法，并在解码率上显示出最高 20% 的提升。