基于GAN的生成式图像隐写方案 (1)

"基于GAN的生成式图像隐写方案" 本文提出了一种基于生成对抗网络（GAN）的生成式图像隐写方案（GS-GAN），旨在解决当前信息隐藏中载体修改会留有修改痕迹、载体选择困难且负载量太低的问题。该方案采用隐藏的信息作为驱动，直接生成含密图像进行传输，符合“无载体”信息隐藏思想，可以有效抵抗基于统计特性的隐写检测。 GS-GAN 方案的工作流程可以分为三步：隐藏信息被编码成一种驱动信号；GAN 生成对抗网络生成含密图像；含密图像被传输给接收端。在接收端，隐藏信息可以被提取出来，但只有在持有加密密钥的情况下，否则只能获得无意义的结果。 该方案的优点在于：第一，可以抵抗基于统计特性的隐写检测；第二，具有很高的安全性，即使截获隐藏的内容，也只能获得无意义的结果；第三，可以生成高质量的含密图像。 在实验中，我们使用 CelebA 数据集进行了验证，结果表明该方案可以生成高质量的含密图像，并且可以抵抗基于统计特性的隐写检测。因此，本文提出了一种基于 GAN 的生成式图像隐写方案，可以解决当前信息隐藏中的一些问题。 知识点： 1. 信息隐藏：信息隐藏是指在数字媒体中隐藏秘密信息的过程，例如图像、音频、视频等。 2. 生成对抗网络（GAN）：GAN 是一种深度学习算法，能够生成非常逼真的数据，例如图像、音频等。 3. 无载体信息隐藏：无载体信息隐藏是指在不改变原始媒体的情况下隐藏秘密信息。 4. 加密算法：加密算法是一种用于保护数据的算法，例如对称加密、非对称加密等。 5. 图像隐写：图像隐写是指在图像中隐藏秘密信息的过程。 6. 统计特性检测：统计特性检测是指通过统计特性来检测隐写信息的存在。 7. cover modification：cover modification 是指在信息隐藏中对载体进行修改的过程。 8. cover selection：cover selection 是指在信息隐藏中选择合适的载体的过程。 9. cover synthesis：cover synthesis 是指在信息隐藏中生成新的载体的过程。 本文提出了一种基于 GAN 的生成式图像隐写方案，可以解决当前信息隐藏中的一些问题，并且具有很高的安全性和可行性。