基于WGAN的生成式信息隐写方法研究
崔建明1
余茜1
刘铭2
1.长安大学 信息工程学院,陕西 西安 7100642.国家计算机网络应急技术处理协调中心,北京 100029
摘要：针对图像载体隐写方法容量较低的问题,提出一种基于Wasserstein距离的生成式对抗网络(Generative Adversarial Network,GAN)模型无载体图像生成式信息隐写方法.首先提出一种支持用户自定义的"特定信息-噪声"映射关系矩阵,在此基础上将特定信息二次编码为噪声,然后将噪声输入到已训练的WGAN模型中,最终输出包含特定信息的可视化图像.实验结果表明,提出的信息隐写方法可以有效提高信息隐写算法的抗检测攻击效能,提升生成式信息隐写容量,减少隐写图像数量.此外,该方法依托较为简单的网络结构即可实现,不过分依赖系统性能和资源,具有较好的工程实用性.
关键词：信息隐藏生成式信息隐写WGAN无载体隐写算法隐写容量
分类号：TP309.2(计算技术、计算机技术)
资助基金：国家自然科学基金(U2003206)国家自然科学基金(62106060)
论文发表日期：2023-06-28
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：7( 146-152 )
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