基于对抗学习的隐写消息同步检测与恢复
计算机视觉与模式识别
2019-04-01 v3 密码学与安全
摘要
在本文中，我们主要研究学习隐写算法的机制，并将该学习过程与对抗学习相结合以学习良好的隐写算法。为处理将秘密消息嵌入特定载体的问题，我们设计了一种新颖的对抗模块来学习隐写算法，并同时训练称为生成器、判别器和隐写分析器的三个模块。与现有方法不同，这三个模块被形式化为一个相互通信的博弈。在博弈中，生成器和判别器试图利用隐藏在图像中的秘密消息相互通信，而隐写分析器试图分析是否存在机密信息的传输。我们表明，通过无监督对抗训练，该对抗模型能产生鲁棒的隐写方案，其作用类似于加密。此外，我们提出利用有监督对抗训练方法训练鲁棒的隐写分析器，用于判别图像是否包含秘密信息。在公开可用数据集上进行了大量实验以证明所提方法的有效性。
引用
@article{arxiv.1801.10365,
title = {Synchronized Detection and Recovery of Steganographic Messages with Adversarial Learning},
author = {Haichao Shi and Xiao-Yu Zhang},
journal= {arXiv preprint arXiv:1801.10365},
year = {2019}
}