【摘 要】
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传统的隐写方法依赖于难以构建的复杂的人工规则.基于富特征模型和深度学习的隐写分析方法击败了现有最优的隐写方法,这使得隐写的安全性面临挑战.为此提出了一种基于对抗攻击的图像隐写策略的搜索方法,以寻找合适的隐写策略.隐写模型首先根据已知隐写算法初始化失真代价,然后建立含参的代价调整策略.对手模型区分载体和载密图像的分布,以发现潜在的隐藏行为.针对对手模型,利用定向对抗攻击得到相应的基于梯度符号的评价向量.在隐写模型与对手模型之间建立对抗博弈过程,据此搜索目标隐写策略.隐写模型和对手模型均用深度神经网络模型实现
【机 构】
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电子科技大学计算机科学与工程学院 成都 611731;中国核动力研究设计院核反应堆系统设计技术重点实验室 成都 610213
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传统的隐写方法依赖于难以构建的复杂的人工规则.基于富特征模型和深度学习的隐写分析方法击败了现有最优的隐写方法,这使得隐写的安全性面临挑战.为此提出了一种基于对抗攻击的图像隐写策略的搜索方法,以寻找合适的隐写策略.隐写模型首先根据已知隐写算法初始化失真代价,然后建立含参的代价调整策略.对手模型区分载体和载密图像的分布,以发现潜在的隐藏行为.针对对手模型,利用定向对抗攻击得到相应的基于梯度符号的评价向量.在隐写模型与对手模型之间建立对抗博弈过程,据此搜索目标隐写策略.隐写模型和对手模型均用深度神经网络模型实现.构建了4种隐写配置并同3种隐写方法进行了实验比较.结果表明,该方法能有效搜索到图像隐写策略,与人工设计的经典方法和最新的隐写方法相比具有竞争力.
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