计算机应用

作者：董炜娜, 刘佳, 潘晓中, 陈立峰, 孙文权

单位：1.武警工程大学 密码工程学院，西安 710086；2.网络与信息安全武警部队重点实验室（武警工程大学），西安 710086

关键词：深度学习,信息隐藏,图像隐写,大容量,鲁棒性,编码-解码网络,对抗性训练

基金：国家自然科学基金资助项目(62272478)

针对基于编码-解码网络的大容量隐写模型存在鲁棒性弱、无法抵抗噪声攻击和信道压缩的问题，提出一种基于编码-解码网络的大容量鲁棒图像隐写方案。首先，设计了基于密集连接卷积网络（DenseNet）的编码器、解码器和判别器，编码器将秘密信息和载体图像联合编码成隐写图像，解码器提取秘密信息，判别器用于区分载体图像和隐写图像。在编码器和解码器中间加入噪声层，采用Dropout、JPEG压缩、高斯模糊、高斯噪声和椒盐噪声模拟真实环境下的各类噪声攻击，编码器输出的隐写图像经过不同种类的噪声处理，再由解码器解码；通过训练模型，解码器能够对噪声处理后的隐写图像提取秘密信息，以抵抗噪声攻击。实验结果表明，所提方案在360×360像素的图像上隐写容量达到0.45~0.95 bpp，与次优的鲁棒隐写方案相比，相对嵌入容量提升了2.04倍；解码准确率可达0.72~0.97；与未添加噪声层的隐写方案相比，平均解码准确率提高了44个百分点。所提方案在保证高嵌入量、高编码图片质量的同时具有更强的抗噪声攻击能力。

来源：2024年第3期

《计算机应用》期刊编辑部

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