无训练的免密封多图像隐写及其访问控制
计算机视觉与模式识别
2026-03-11 v1
摘要
免密封图像隐写 (CIS) 通过不显式修改载体图像来隐藏信息，提供强大的不可察觉性和对鲁棒性抗鲁棒性分析的天然抵抗力。然而，现有 CIS 方法在访问控制方面缺乏稳健的支持，难以为不同授权用户选择性地显示不同隐藏内容。这种访问控制对于面向多用户场景的可扩展且隐私敏感的信息隐藏至关重要。我们提出了 MIDAS，一个基于扩散的训练-free CIS 框架，通过潜在级别融合实现多图像隐藏及用户特定访问控制。MIDAS 引入随机基准机制以抑制残余结构信息，并融合潜在向量模块，以重新塑形聚合潜在向量以匹配扩散过程。实验结果表明，MIDAS 在访问控制功能、鲁棒性抗噪声、抗鲁棒性分析方面持续优于现有的训练-free CIS 基线，建立了一种实用且可扩展的访问控制免密封隐写方法。
引用
@article{arxiv.2603.09390,
title = {Training-Free Coverless Multi-Image Steganography with Access Control},
author = {Minyeol Bae and Si-Hyeon Lee},
journal= {arXiv preprint arXiv:2603.09390},
year = {2026}
}