计算机应用

作者：林洋平, 刘佳, 陈培, 张明书, 杨晓元

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：视频隐写,半生成式,深度学习,深度卷积生成对抗网络,对抗性训练,数字化卡登格

基金：国家自然科学基金资助项目（61872384）；武警工程大学科研创新基金资助项目（KYGG201904）。

生成式隐写通过生成足够自然或真实的含密样本来隐藏秘密消息，是信息隐藏方向的研究热点，但目前在视频隐写领域的研究还比较少。结合数字化卡登格的思想，提出一种基于深度卷积生成对抗网络（DCGAN）的半生成式视频隐写方案。该方案中，设计了基于DCGAN的双流视频生成网络，用来生成视频的动态前景、静态后景与时空掩模三个部分，并以随机噪声驱动生成不同的视频。方案中的发送方可设定隐写阈值，在掩模中自适应地生成数字化卡登格，并将其作为隐写与提取的密钥；同时以前景作为载体，实现信息的最优嵌入。实验结果表明，该方案生成的含密视频具有良好的视觉质量，Frechet Inception距离（FID）值为90，且嵌入容量优于现有的生成式隐写方案，最高可达0.11 bpp，能够更高效地传输秘密消息。

来源：2023年第1期

《计算机应用》期刊编辑部

查看计算机应用杂志2023年第1期