【图像隐写】Fixed Neural Network Steganography: Train the images, not the network 整理

来源：Fixed Neural Network Steganography: Train the images, not the network

文章整理如下

ABSTRACT

encoder-decoder网络容量很大，但解码错误率很高（大约20%）。作者基于神经网络对输入的微小扰动的高度敏感性，提出一种新的隐写方法，能够在3bpp时降低解码错误率到0%。代码在https://github.com/varshakishore/FNNS.

1 INTRODUCTION

图像隐写message的经典方法，能够实现0%错误率，但是负载只能到0.5bpp。深度学习用encoder-decoder网络实现了更高的bpp，但导致了恢复信息的高错误率。
一些场景要求隐写算法的低错误率。如秘密message被加密后，在恢复时要求 0 error 才能被恢复。特别指出，我们对秘密message不做假设，其可以为任何二进制bit字符串。
我们的方法基于对抗攻击（adversarial attacks）（神经网络对微小扰动敏感）的思想，针对部分要求提取信息无错（如加解密）场景，提出了一种3bpp时0.0错误率的隐写方法。

2 RELATED WORK

深度网络的缺点：

1. 解码错误率高

2. 假设从目标域中获得训练图像（在其他测试集上效果不好

3 FIXED NEURAL NETWORK STEGANOGRAPHY

主要过程：

1. 初始化一个编码器F，此编码器以img为输入，以二进制字符串为输出

2. 对于给定的秘密消息M和cover X，发送方以类似于对抗扰动的方式修改cover，得到X‘，使F(X’)=X

3. 接收方用同样的decoder恢复秘密消息M

三种解码权重和初始化方法

1.FNNS-R :

F 是一个随机网络，X’被初始化为cover。发送方和接受方只需要共享编码器和初始化编码器权重的随机种子；不需要共享实际的编码器参数。

2.FNNS-DE:

对于给定的编码器解码器对，定义F为预训练过的解码器，并初始化X’为Enc（X,M），Enc为和解码器配对的编码器。这种情况下，M的一部分已经被编码进X’，优化过程更快，但有时候编码器会恶化图像质量，使得优化算法难以进行恢复。

3.FNNS-D

F是一个预训练过的解码器，X‘初始化为cover。消息在扰乱过程和训练权重时被隐藏在图像中。质量更好，优化更不易陷入局部最优。

（第2和第3个在后文中为steganogan的encoder和decoder

解码器结构：基于steganoGAN的basic decoder

评估：

1. bit error rate：不正确恢复的比特数
2. PSNR
3. SSIM

4 STEGANOGRAPHY RESULTS AND DISCUSSION

数据集：div2k，MS-COCO

指标：

1. bit error rate：错误恢复的比特数
2. PSNR
3. SSIM
   

优化时间：

FNNS-D和FNNS-DE执行每幅图像的优化过程，以便在图像中编码消息，1-2bpp平均需要10秒，3-4bpp平均需要20秒。

局限性：

通过在我们的优化管道中添加JPEG层（质量因子80）来提高FNNS对JPEG压缩的鲁棒性，但超过0.5bpp的比特率目前仍然无法实现。

6 APPLICATION - FACE ANONYMIZATION

应用： 脸部匿名信息传播

用GAN生成假脸，替换真实的脸，真实的脸压缩成一个位字符串，加密后进行传输，接受方使用解码器和私钥进行恢复