1(南京信息工程大学计算机与软件学院 南京 210044);2(鹏城实验室 广东深圳 518066);3(清华大学电子工程系 北京 100084) (fzj@nuist.edu.cn)
出版日期: 2021-03-01基金资助:国家自然科学基金项目(U1836110, 61602253, 61802058);江苏省自然科学基金(BK20200039)Recent Advances in Image Steganography Based on Deep Learning
Fu Zhangjie1,2, Li Enlu1, Cheng Xu1, Huang Yongfeng3, Hu Yuting31(School of Computer and Software, Nanjing University of Information Science & Technology, Nanjing 210044);2(Peng Cheng Laboratory, Shenzhen, Guangdong 518066);3(Department of Electronic Engineering, Tsinghua University, Beijing 100084)
Online: 2021-03-01Supported by:This work was supported by the National Natural Science Foundation of China (U1836110, 61602253, 61802058) and the Natural Science Foundation of Jiangsu Province (BK20200039).摘要/Abstract
摘要： 图像隐写是信息安全领域的研究热点之一.早期隐写方法通过修改载体图像获得含密图像, 导致图像统计特性发生变化, 因此难以抵抗基于高维统计特征分析的检测.随着深度学习的发展, 研究者们提出了许多基于深度学习的图像隐写方法, 使像素修改更隐蔽、隐写过程更智能.为了更好地研究图像隐写技术, 对基于深度学习的图像隐写方法进行综述.首先根据图像隐写过程, 从3个方面分析了基于深度学习的图像隐写方法:1)从生成对抗网络和对抗样本2个角度介绍载体图像获取方法； 2)分析基于深度学习的隐写失真设计方法； 3)阐述基于编码-解码网络的含密图像生成方法.然后, 分析和总结了无载体图像隐写方法的优缺点, 该类方法无需载体图像即可实现图像隐写, 因此在对抗统计分析方面存在天然优势.最后, 在深入分析与总结基于深度学习的图像隐写与无载体图像隐写2类方法优缺点的基础上, 对图像隐写的发展方向进行了探讨与展望.
参考文献
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