【摘 要】
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移动通信和互联网技术的普及给人们通信生活带来极大便利的同时,也使得通信隐私问题越来越受关注,以隐蔽安全通信为目的的信息隐藏技术研究也越来越多,作为其对抗技术,信息隐藏分析技术的研究也愈受重视。随着近年来深度学习与图像信息隐藏分析技术的结合,信息隐藏分析检测性能越来越好,但目前深度信息隐藏分析模型研究主要集中于数据匹配条件下性能提升,本文面向数据源失配场景和模型效率提升,进行了以下方面的研究:在空域
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移动通信和互联网技术的普及给人们通信生活带来极大便利的同时,也使得通信隐私问题越来越受关注,以隐蔽安全通信为目的的信息隐藏技术研究也越来越多,作为其对抗技术,信息隐藏分析技术的研究也愈受重视。随着近年来深度学习与图像信息隐藏分析技术的结合,信息隐藏分析检测性能越来越好,但目前深度信息隐藏分析模型研究主要集中于数据匹配条件下性能提升,本文面向数据源失配场景和模型效率提升,进行了以下方面的研究:在空域图像信息隐藏分析场景下,本文针对数据源失配会导致深度信息隐藏分析模型检测性能急剧下降的问题,基于域自适应思想提出的解决方法为,在保持模型对于载体图像和载密图像分辨能力的同时,减小模型在源域训练集和目标域测试集的特征分布差异,其中第一项通过保持模型在训练集上的分类性能实现,第二项通过JMMD距离和对抗训练两种方法实现,有效提升了在数据源失配条件下的检测性能。此外本文还使用A-distance衡量不同数据集间纹理复杂度,并通过实验证明了其有效性。对海量的JPEG图像进行信息隐藏分析,不仅需要良好的检测性能,也需要优秀的检测效率。在JPEG域图像信息隐藏分析场景下,本文对深度信息隐藏分析模型的压缩进行了研究,针对知识蒸馏方法只对分类预测输出进行约束、无法对特征进行约束的问题,提出使用KL散度衡量和约束全连接层前的特征输入,与只约束预测输出的知识蒸馏方法相比,本文的改进方法能够在不增加预测阶段模型参数量和计算量的前提下提升学生模型检测性能。本文在此基础上结合深度可分离卷积,对JPEG域经典模型SRNet进行了压缩（M-SRNet）,M-SRNet相比于SRNet,其检测精度在0.4bpnc嵌入率下降不到5%,而其参数量和计算量仅为SRNet的1/20和1/15,预测耗时也显著下降。另外,本文还对信息隐藏过程和对抗攻击过程对于图像扰动的相似性进行了分析研究,并在此基础上提出使用深度信息隐藏分析模型检测对抗样本。本文前两部分所用的空域基准模型Base-CNN和频域基准模型SRNet均在对抗样本检测上表现出了良好的检测性能,以及在不同数据集、不同基于梯度的对抗攻击算法间的良好泛化性能。
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