Coverless Image Steganography Based on Generative Adversarial Network
基于生成对抗网络的无载体图像隐写技术
摘要
- 传统图像隐写技术：修改/嵌入到载体图像来传输秘密信息—>隐写工具很容易检测到载体图像的失真—>秘密信息的泄露
- 无载体图像隐写技术：不修改载体图像就可以隐藏秘密信息。但存在容量低，质量差等问题。
本文提出了一种基于生成对抗网络的无载体图像隐写技术，通过将秘密信息编码到载体图像中，用对抗来优化隐写图像的质量，同时很好的避开隐写分析工具的检测。
介绍
传统的隐写技术容易被隐写分析工具检测出来，因此，2015年研究人员提出了无载体图像隐写术，它通过秘密信息的映射来实现，而不再对载体图像进行修改，因此称之为“无载体”。即便图像被截获，不知道映射规则，也很难检测出秘密信息。
目前，无载体图像隐写技术主要分为两类：基于映射规则的方法和基于合成的方法。
基于实例的纹理合成算法是当前纹理合成算法的一个热点，它通过对原始图像进行重采样来合成新的纹理图像。新图像大小可以是任意的，且局部外观与原始图像相似
随着深度学习的出现，基于深度学习的无载体技术逐渐发展起来，但是CNN需要空见相关性很强的图像，因此不能应用于任意数据。GANs的出现为图像隐写提供了新的途径。
我们提出了一种基于CNN和GAN的实现无载体隐写的方案：
- 提出了基于GAN的隐写方法，相对有效负载为2.36位