【摘 要】
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针对现有信息隐藏算法存在隐写容量低、信息提取困难以及安全性差等问题，本文提出了一种基于生成对抗网络的高容量信息隐藏算法（High Capacity Information Hiding Algorithm Based on GAN,HCGAN）.在秘密信息嵌入方面，使用基于Im-Residual结构的编码器将秘密信息嵌入载体图像中，避免了秘密信息嵌入时由卷积层提取特征导致的信息损失.在秘密信息提取
【基金项目】
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北京高校高精尖学科建设项目（20210086Z0401）； 国家重点研发计划网络空间安全重大专项课题资助（2018YFB0803601）～～；
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针对现有信息隐藏算法存在隐写容量低、信息提取困难以及安全性差等问题，本文提出了一种基于生成对抗网络的高容量信息隐藏算法（High Capacity Information Hiding Algorithm Based on GAN,HCGAN）.在秘密信息嵌入方面，使用基于Im-Residual结构的编码器将秘密信息嵌入载体图像中，避免了秘密信息嵌入时由卷积层提取特征导致的信息损失.在秘密信息提取方面，使用基于稠密结构的解码器从含秘图像中提取出秘密信息，利用特征复用来增加秘密信息的提取率.在抗隐写分析方面，利用基于隐写分析的鉴别器与基于ImResidual结构的编码器进行对抗训练，以提高含秘图像的抗隐写分析能力.实验表明，经过对抗训练后，HCGAN在2 bpp嵌入率下比WOW和S-UNIWARD在0.4 bpp嵌入率下具有更低的隐写分析检测率.
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