Under de senaste åren har Generative Adversarial Network (GAN) som föreslogs 2014 uppnått stor framgång. GAN har uppnått många forskningsresultat inom området datorseende och behandling av naturligt språk. Image steganografi är dedikerad till att dölja hemliga meddelanden i digitala bilder, och har uppnått syftet med dold kommunikation. Nyligen har forskning om bildsteganografi visat stor potential för att använda GAN och neurala nätverk. I detta dokument går vi igenom olika strategier för steganografi såsom omslagsmodifiering, omslagsval och omslagssyntes av GANs, och diskuterar egenskaperna hos dessa metoder samt utvärderingsmått och ger några möjliga framtida forskningsriktningar i bildsteganografi.
Dessa metoder är indelade i tre kategorier REF: omfattar ändringar, urval och syntes.
Recent Advances of Image Steganography with Generative Adversarial Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering']}