Abstract-The distorsion i steganografi som vanligtvis kommer från modifieringen eller omkodning på omslaget bilden under inbäddningsprocessen lämnar steganalyzer med möjlighet att diskriminera. Inför en sådan risk föreslår vi generativ steganografi med Kerckhoffs princip (GSK) i detta brev. I GSK genereras de hemliga meddelandena av en omslagsbild med hjälp av en generator snarare än inbäddad i omslaget, vilket resulterar i inga ändringar i omslaget. För att säkerställa säkerheten utbildas generatorerna för att uppfylla Kerckhoffs princip baserad på generativa kontradiktoriska nätverk (GAN). Allt om GSK-systemet, förutom extraktionsnyckeln, är allmän kunskap för mottagarna. De hemliga meddelandena kan matas ut av generatorn om och endast om utdragsnyckeln och omslagsbilden båda matas in. I generatorutbildningsprocedurerna finns två GAN, Message-Gan och Cover-Gan, utformade för att gemensamt arbeta med att göra de genererade resultaten under kontroll av extraktionsnyckeln och omslagsbilden. Vi ger experimentella resultat på utbildningsprocessen och ger ett exempel på arbetsprocessen genom att anta en generator utbildad på MNIST, som visar att GSK kan använda en omslagsbild utan någon ändring för att generera meddelanden, och utan extraktionsnyckeln eller omslagsbilden, skulle endast meningslösa resultat uppnås.
Ke REF föreslog generativ steganografi metod som kallas GSK där de hemliga meddelandena genereras av en omslagsbild med hjälp av en generator snarare än inbäddad i omslaget, vilket resulterar i inga ändringar i omslaget.
Generative Steganography with Kerckhoffs' Principle based on Generative Adversarial Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}