Abstrakt. I detta dokument föreslås en ny strategi för Secure Steganograpy baserad på Generativa Adversarial Networks för att generera lämpliga och säkra omslag för steganografi. Den föreslagna arkitekturen har ett generativt nätverk och två diskriminerande nätverk. Det generativa nätverket utvärderar främst den visuella kvaliteten på de bilder som genereras för steganografi, och de diskriminerande nätverken används för att bedöma deras lämplighet för information gömmer. Annorlunda från det befintliga arbetet som antar Deep Convolutional Generative Adversarial Networks, använder vi en annan form av generativa kontradiktoriska nätverk. Genom att använda denna nya form av generativa kontradiktoriska nätverk görs betydande förbättringar när det gäller konvergenshastigheten, utbildningsstabiliteten och bildkvaliteten. Dessutom rekonstrueras ett sofistikerat steganalysnätverk för det diskriminerande nätverket, och nätverket kan bättre utvärdera de genererade bildernas prestanda. Ett stort antal försök görs på de allmänt tillgängliga datamängderna för att visa den föreslagna metodens effektivitet och robusthet.
Genom Ref införs ett nytt generativt kontradiktoriskt nätverk för att förbättra konvergenshastigheten och utbildningsstabiliteten i bildens kvalitet.
SSGAN: Secure Steganography Based on Generative Adversarial Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}