Raster 域文本隐写：面向多模态安全嵌入的统一框架
密码学与安全
2025-12-29 v1 多媒体
图像与视频处理
摘要
本工作提出一种统一的栅格域隐写框架，称为 Glyph Perturbation Cardinality(GPC) 框架，能够将异构数据（如文本、图像、音频和视频）直接嵌入渲染文本图形的像素空间。与语言或结构化文本基于隐写不同，本方法仅在字体光栅化后工作，仅修改由确定性文本渲染管道产生的位图。每个图形功能作为一个秘密编码单元，其中有效载荷值通过对最小扰动内部墨水像素的基数表达。这些最小强度增量保持在视觉上不可察觉，同时形成稳定且可解码的信号。本文演示了文本到文本嵌入，并通过归一化图像强度、音频派生标量特征和视频帧值到受限整数序列分布在图形中，从而扩展到多模态输入。通过重新光栅化覆盖文本、减去标准图形光栅，并通过像素计数分析恢复有效载荷值来实现解码。该方法计算开销较小，基于确定性光栅化行为，使普通文本能够作为视觉上隐蔽的多模态数据嵌入介质。
引用
@article{arxiv.2512.21698,
title = {Raster Domain Text Steganography: A Unified Framework for Multimodal Secure Embedding},
author = {A V Uday Kiran Kandala},
journal= {arXiv preprint arXiv:2512.21698},
year = {2025}
}