ABSTRACT Säkerheten i bildsteganografi är en viktig grund för utvärdering av steganografialgoritmer. Steganografin har nyligen gjort stora framsteg i den långsiktiga konfrontationen med steganalys. För att förbättra säkerheten för bildsteganografi måste steganografin ha förmågan att motstå detektion genom steganalysalgoritmer. Traditionell inbäddning-baserad steganografi inbäddar den hemliga informationen i innehållet i en bild, vilket oundvikligen lämnar ett spår av den modifiering som kan upptäckas av allt mer avancerade maskinlärande-baserade steganalysalgoritmer. Begreppet steganografi utan inbäddning (SWE), som inte behöver ändra data från bärarbilden, verkade övervinna upptäckten av maskinlärande-baserade steganalysalgoritmer. I detta dokument föreslår vi en ny bild av SWE-metoden baserad på djupa konvolutionella generativa kontradiktoriska nätverk. Vi kartlägger den hemliga informationen till en brusvektor och använder den utbildade generatorn neurala nätverksmodellen för att generera bärarbilden baserat på brusvektorn. Ingen ändring eller inbäddning åtgärder krävs under processen för bildgenerering, och informationen i bilden kan extraheras framgångsrikt av ett annat neuralt nätverk, kallas utsugaren, efter utbildning. De experimentella resultaten visar att denna metod har fördelarna med mycket exakt informationsextraktion och en stark förmåga att motstå detektion av toppmoderna steganalysalgoritmer. INDEX TERMS Steganografi, utan inbäddning, övertäckta, generativa kontradiktoriska nätverk.
Hu m.fl. REF föreslår en metod som kallas steganografi utan inbäddning (SWE), där den hemliga informationen är kartlagd till en brusvektor och utbildad neural nätverksmodell används som en generator för att generera en bärarbild baserad på bullervektorn.
A Novel Image Steganography Method via Deep Convolutional Generative Adversarial Networks
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}