PRIS：面向图像隐写的实用鲁棒可逆网络
计算机视觉与模式识别
2023-11-29 v2 人工智能
密码学与安全
摘要
图像隐写是一种将秘密信息隐藏于另一幅图像中的技术，使秘密对人眼不可见且可在需要时恢复。现有大多数图像隐写方法在载密图像受失真（如高斯噪声和有损压缩）影响时隐藏鲁棒性较低。本文提出PRIS以提升图像隐写的鲁棒性，其基于可逆神经网络，并在提取过程前后置入两个增强模块，采用三步训练策略。此外，本文考虑了常被现有方法忽略但实际不可避免的圆整误差。同时提出梯度近似函数（GAF）以克服圆整失真的不可微问题。实验结果表明，我们的PRIS在鲁棒性与实用性上均优于最先进的鲁棒图像隐写方法。代码见 https://github.com/yanghangAI/PRIS，实用演示见 http://yanghang.site/hide/。
引用
@article{arxiv.2309.13620,
title = {PRIS: Practical robust invertible network for image steganography},
author = {Hang Yang and Yitian Xu and Xuhua Liu and Xiaodong Ma},
journal= {arXiv preprint arXiv:2309.13620},
year = {2023}
}