基于GAN图像生成的信息隐藏技术综述
文献综述-图像信息隐藏算法的研究和实现
文献综述1. 课题背景随着网络和多媒体技术的快速发展,信息的使用和广泛传播已成为日常生活的重要组成部分之一。
在信息技术给人们带来方便快捷的同时,一些重要信息的盗取和破坏，对社会造成了严重的损失和一定的影响。
如何保证信息在使用和传播中能够更加安全,这就成为信息安全领域的一个重要研究课题。
传统的信息安全解决方案是将秘密信息进行加密,通过加密算法对重要信息进行保护,但是计算机的运算和处理能力日益增强,对加密算法进行强力破解已成为可能。
因此寻找一种新兴的信息安全技术已迫在眉睫。
信息隐藏技术的出现，改变了以往信息使用和传播的安全技术的思想,它与传统的加密技术相比,通过隐秘通信的方式，隐藏通信双方以及重要的信息。
简单的说,就是根据人类视觉和听觉系统对多媒体信息的感觉冗余,将秘密信息通过隐藏算法嵌入到此冗余中,从而达到隐藏的目的,嵌入信息后的多媒体与原始多媒体,人类一般是无法分辨的。
此技术在通信过程中使攻击者无从下手,因为他感觉不到秘密信息的存在,更不用说盗取或破坏秘密信息了。
2. 研究目的与现状2.1.研究目的和意义随着网络的发展，信息传递更加快捷方便，信息安全受到人们的高度重视。
在信息技术给人们带来方便快捷的同时,一些重要信息的盗取和破坏，对社会造成了严重的损失和一定的影响。
为了确保信息传输的安全性，通过隐藏算法或技术，对重要信息进行保护。
在通信过程中，让攻击者感觉不到信息的存在，使他无法对隐藏了的重要信息下手，从而保护信息，保证了信息的安全性。
本课题主要研究通过掌握人类视觉系统(HVS，Human visual system)的特性及对图像隐藏技术的要求,研究已有的图像隐藏技术并分析其优缺点，优化已有的技术并使之实现。
2.2.研究现状与存在的问题信息隐藏学科主要有两大分支：信息隐秘和数字水印。
信息隐秘主要用于重要信息的秘密传输,通信的安全性和隐秘性是关键。
而数字水印主要用于产权保护,将产权信息嵌入载体对象,此过程需要较强的鲁棒性和不可见性[1]。
基于图像处理的信息隐藏技术研究与改进
基于图像处理的信息隐藏技术研究与改进现代社会信息的传递方式日益多样化和便捷化，人们常常需要通过网络或者其他途径传递一些敏感的信息，例如个人隐私、商业秘密等。
然而，为了保证信息的安全性和隐私性，人们需要采用一些加密和隐藏技术来保护信息免受未经授权的访问。
基于图像处理的信息隐藏技术是一种常见且有效的信息保护方式之一。
它通过将需要隐藏的信息嵌入到数字图像中，使得只有授权人员才能从图像中提取出相关的隐藏信息。
在过去的几十年里，学术界和工业界对该领域进行了广泛的研究和实践，并取得了一些显著的成果。
然而，目前的图像处理信息隐藏技术仍然存在一些问题和挑战，需要进一步研究和改进。
首先，当前的信息隐藏技术在嵌入和提取的过程中会对图像的质量产生一定的损失。
虽然这种损失对一般图像来说可能并不明显，但是对于一些特殊的应用场景，例如医学影像和航空图像等，要求图像的质量和清晰度非常高，因此需要改进现有的信息隐藏算法，减少对图像质量的影响。
其次，目前的信息隐藏技术在隐藏的容量和安全性之间存在一定的平衡问题。
一方面，为了能够隐藏更多的信息，算法需要增加隐藏容量，但是增加隐藏容量可能会降低信息的安全性。
另一方面，在追求更高的安全性时，隐藏容量可能会减小，限制了实际应用的效果。
因此，研究人员需要在隐藏容量和安全性之间寻找一个平衡点，为不同应用场景提供最优的解决方案。
另外，当前的信息隐藏技术在抵抗一些特定攻击手段方面还有一定的局限性。
例如，针对针对图像的压缩、裁剪、旋转等操作，隐藏的信息容易被破坏或者无法提取出来。
因此，研究人员需要进一步研究和改进信息隐藏算法，提高其在面对各种攻击手段时的鲁棒性和有效性。
此外，当前的信息隐藏技术还面临着一些可扩展性和实用性的挑战。
例如，对于大规模图像的处理以及实时性要求较高的应用场景，现有的信息隐藏算法可能需要更多的计算资源和时间成本，影响实际应用的效果和效率。
因此，研究人员需要设计更加高效和可扩展的信息隐藏算法，满足不同场景下的需求。
基于图像的信息隐藏分析技术综述
随着的迅速发展和应用，信息的安全问题日益Internet 突出。
隐秘通信是信息安全的一个重要方面。
现阶段，实现隐秘通信的方式主要有种：安全信道、加密技术和信息隐3藏。
安全信道是一种专为发送者和接收者建立的信息通道，除了发送者和接收者，其他人无法访问。
虽然安全性好，但实现复杂、代价昂贵。
加密技术是一种最常用的隐秘通信技术，通过加密密钥，重要信息被加密成密文传输，没有密钥无法解读信息。
但加密技术也存在一定的缺点：在网络传输过程中，加密后的密文通常无法通过某些网络节点，因此造成信息传输的失败；加密技术形成的密文预示了重要信息的存在，从而引起破解者的关注。
信息隐藏技术是将隐秘信息隐藏在其他媒体中，通过载体的传输，实现隐秘信息的传递。
信息隐藏技术与加密技术的最大区别在于信息隐藏技术的载体在外观上与普通载体是一样的，没有表明重要信息的存在。
信息隐藏技术也包括了隐写术（）和水印（）技术。
隐写Steganography Watermark 术的应用可以追溯到古代。
据说在公元一世纪时，已经出现了隐形墨水，用来传递隐秘消息。
历史学之父也Herodotus 于公元前年撰写的《历史》一书中，记录了在人的头皮400上刺上信息，通过头发隐蔽通信。
到了现代社会，信息隐藏技术应用更加广泛，水印技术应用在防伪和版权保护，信息隐藏技术在安全通信中也得到了应用。
但是信息隐藏技术也同样可以被不法分子所利用。
有报道称，恐怖分子利用信息隐藏技术通过传递秘密信息、组织恐怖袭击等Internet [11]。
针对这种情况，各国安全机构开展了信息隐藏分析技术的研究，该技术也称为隐写术分析技术（）。
Steganalysis 信息隐藏与分析技术1 信息隐藏技术是一种隐秘通信技术，它将隐秘信息嵌入到原始载体中，而外在表现上与原始载体相似，从而实现隐蔽通信。
信息隐藏系统的结构如图所示。
1当信息嵌入到原始载体后，形成了隐秘载体。
信息隐藏的载体很多，包括：文本、图像、音频、视频和微粒DNA 等。
基于生成对抗网络的信息隐藏方案研究
基于生成对抗网络的信息隐藏方案研究基于生成对抗网络的信息隐藏方案研究摘要：生成对抗网络（GANs）作为一种强大的机器学习模型，在信息隐藏领域具有广泛应用的潜力。
本文通过对GANs 的研究，探讨了基于GANs的信息隐藏方案，并分析了其在数据安全和隐私保护中的优势和挑战。
一、引言信息隐藏旨在将敏感信息嵌入到无关信息中，以实现对敏感数据的保护。
近年来，随着机器学习技术的快速发展，尤其是生成对抗网络（GANs）的出现，信息隐藏领域迎来了新的机遇与挑战。
二、GANs基础生成对抗网络是由生成器（Generator）和判别器（Discriminator）两个神经网络组成的。
生成器通过学习从随机噪声中生成与原始数据相似的样本，而判别器则试图区分生成样本和真实样本。
通过两个网络的对抗学习，GANs能够生成逼真的数据，从而在信息隐藏中具备潜在应用价值。
三、基于GANs的信息隐藏方案1. 图像隐写基于GANs的信息隐藏方案在图像隐写中表现出色。
通过将敏感信息嵌入到图像的特定区域，生成器将生成与原始图像几乎相同的图像，但判别器却难以区分出其中的差异。
该方法在保护个人隐私、数字版权保护等方面具备重要意义。
2. 文本加密除了图像隐写，基于GANs的信息隐藏方案在文本加密中也有广泛应用。
通过生成对抗网络的学习，可以将敏感文本数据嵌入到无关的文本中，使得敏感信息对外界不可见。
这种方式可以增强数据的安全性，减少敏感信息被恶意获取的风险。
3. 视音频隐蔽GANs在视音频方面也有潜力应用。
通过对视频或音频流的生成和识别，可以实现对敏感内容的隐蔽。
该方法在个人隐私保护、版权保护和旅游摄影等领域具备重要作用。
四、GANs信息隐藏方案的优势1. 高度抗干扰能力GANs信息隐藏方案能够有效抵抗各种图像处理、信号处理和隐写分析中的攻击方法。
生成对抗网络的训练机制具有自适应性，可以动态调整嵌入容量和隐写率，使得敏感信息更加难以被检测和破解。
2. 高保真度和可逆性基于GANs的信息隐藏方案能够在保持嵌入图像或文本的高保真度的同时，实现信息的可逆提取。
基于图像的信息隐藏与隐写术技术研究的开题报告
基于图像的信息隐藏与隐写术技术研究的开题报告一、选题背景：随着数字化时代的到来，信息安全问题变得尤为重要。
信息隐写术技术为信息安全提供了一种有效的解决方案。
基于图像的信息隐藏是其中的一种技术，其具有覆盖范围广、数据量大等优点。
因此，本文选取基于图像的信息隐藏与隐写术技术为研究对象，以期能够提高信息安全水平。
二、研究内容：本文将重点关注以下几点：1. 基于图像的信息隐藏技术的概述：介绍基于图像隐写术技术的相关基本概念和发展现状。
包括比较常用的一些方法和技术，如LSB算法、F3算法、PVD算法等。
2. 隐写术技术的原理：阐述使用隐写术技术实现信息隐藏的原理。
重点关注常用的隐写方法和模型，解释它们的原理和实现过程。
3. 基于图像的信息隐藏技术的评价：对比和评价各种基于图像的信息隐藏技术的优缺点，为读者提供参考。
4. 基于图像的信息隐藏技术在实际应用中的应用：介绍基于图像的信息隐藏技术在实际应用中的应用，尤其是在数字版权保护、信息安全等方面的应用。
三、研究方法：本文主要采用文献资料法，对相关图像信息隐藏技术及其实现原理、应用方向和现状进行梳理和总结。
同时，采用模拟实验进行实际验证和分析。
四、研究意义：本文的研究意义在于：1. 提高基于图像的信息隐藏技术在信息安全领域的应用水平。
2. 加深人们对隐写术技术的理解和认识，促进网络信息安全的普及。
3. 为相关领域的科研人员提供指导和参考，丰富和拓展相关领域的研究方向。
以上是本文的开题报告，对于相关领域的人士可以提供一些研究思路和借鉴。
基于图像的信息隐藏技术综述
基 于 图 像 的 信 息 隐 藏 技 术 综 述
林 榕 ， 克权 董
（ 肇庆学院 ， 广东 肇庆 ５ ６６ ） ２ ０ １
摘要 ： 随着信 息技 术的发展 ， 息隐藏技术 已成 为信息安全领域的一个重要 内容。笔者介 绍 了基于图像的信息隐藏的基 本原理 、 信 一般要
求 、 见技术及具体应用。 常 关 键 词 ： 息 隐 藏 ； 像 分存 ； 字 水 印 信 图 数
秘 密信息本身隐藏起来 ， 而隐藏有秘密信息的媒体看起来 与其 他非秘 密的一般资料相 同 ， 因而使人 觉察不到 ， 容易逃过非法
如何将某秘密信息隐藏于另一公 开的信息 中， 然后通过公开信
息的传输来传递 秘密信 息；信息 隐藏技术不会取代密码技术 ，
两者构成 了互补 的关系 ， 先将信息加密 再进行隐藏 ， 这样既保
能的处理（ 如信 号处理 、 有损压缩等 ）恶意攻 击（ 、 如非法 攻击 、
称 这媒体为掩护媒体 （ 宿主 ）隐藏的动作称 为嵌入 ， 护媒体 ， 掩 经嵌入信息后称为伪装媒体翎 信息 隐藏 的本质是 ： 。 利用人 的感 觉 器官的灵敏度不 高 ， 将信 息本 身 的存在性 隐藏起 来 ， 人察 使
中图分类号 ： Ｐ Ｔ３
文献标识码 ： Ａ
文章编号 ： ７ — ４ Ｘ（０ ７０ — ０ ８ ０ １ ２ ５ ５ ２ ０ ）６ ０ ７ － ３ ６
传统的信息安全技术是用计算机密码学对敏感信息 加密 ，
觉不到有信息 隐藏在媒体之 中。 信息隐藏技术与密码技术既 区 别又联 系 ：密码技术研究如何将秘密信息进行特殊的编码 ， 以 不可识别 的密码形式 （ 密文 ） 进行传递 ， 一般人不知道信息 的具
收稿 日期 ：０ ７－４ １ ２０－ —９ ０
基于数字图像的信息隐藏技术研究
目前信息隐藏技术大部分的研究工作集中在数字水印技术,而用于秘密通信的隐秘术也逐渐引起人们的兴趣.该文从工程实用的角度出发,研究了在图象、文本和音频中信息隐藏的技术.该文所做的创新工作总结如下:1.数字图象置乱.数字图象置乱起源于经典的密码学早期所使用的一些密码算法,把数字图象看成一个二维的矩阵,对这个矩阵进行排列变换,使数字图象变成一幅杂乱无章的图象,达到对图象进行扰乱的目的.它与加密思想类似,图象在进行置乱时,也可以象加密算法那样使用密钥,使得只有拥有正确密钥的合法用户才能访问图象.如果是非法的破译者,则他需要耗费巨大的代价来破解置乱后的图象.这部分中,该文提出了基于密码学算法的图象置乱方法和基于混沌序列的图象置乱方法,并把电视信号和加密方法应用到数学图象置乱中去.实验和仿真结果证明,这些算法都具有较好的置乱效果.2.数字图象中的信息隐藏.由于数字图象中包含了大量的冗余信息,结合人的视觉特征,我们可以把一些重要的秘密信息隐藏于图象中,而不会引起图象的失真,达到了对信息进行秘密传输的目的,在很大程度上保护了秘密传输的消息.这些要传输的秘密信息可以是文字信息也可以是图象信息,隐藏的位置可以是图象的空间域或频率域内.在空间域内,利用人的视觉特性,该文提出了基于图象方差、图象平坦测度和基于模糊分类的隐藏算法,同时提出了基于关系、基于差值矩阵和基于密码算法的隐藏方法,并提出了备份隐藏和伪装隐藏两种隐藏方案.在频率域内,我们研究了基于DCT变换的信息隐藏技术,提出了改进的DCT自适应隐藏算法、DCT域奇偶性嵌入算法和改进的融合算法,同时提出了差值矩阵的DCT域隐藏算法,给出了这些算法的信息嵌入与恢复过程,并对频率域内的这些隐藏算法的鲁棒性进行了分析.3.认证数据隐藏技术.网络中的传输信息可以分为两类,一类是可以经受篡改的信息,如图象,在篡改后只要不影响大致的内容及
图像信息隐藏技术要点
图像信息隐藏技术要点什么是图像信息隐藏技术图像信息隐藏技术，是一种将秘密信息嵌入到数字图像中并将其隐藏的技术。
该技术通常用于隐蔽传递个人信息、商业机密等需要保密的信息。
在此过程中，嵌入的秘密信息被称为水印（Watermark），而所嵌入的数字图像被称为承载图像。
实现图像信息隐藏的方法图像信息隐藏技术有不同的实现方法，主要包括以下三种：频率域方法频率域方法是将水印嵌入到图像的频域中，包括傅里叶变换、小波变换等。
频域技术通常对图像进行变换，将其转换为一系列频率分量，并将水印信息嵌入到这些频率分量中。
这种技术的优点是可以防止通用的图片处理程序对水印的攻击，但是需要高计算资源和技术水平。
空间域方法空间域方法嵌入水印，是嵌入水印的奠基方法。
空间域图像处理包括直接修改像素值、加密和解密、扰动和算法伪随机方法等。
空间域技术需要较少的计算资源，但也容易被攻击。
混沌加密方法混沌加密方法是利用混沌映射的不可预测性，将水印隐藏到图像中，并增加保密性。
这种方法与频率域方法和空间域方法相比，提供了较高的保密性和鲁棒性。
图像信息隐藏技术的应用领域图像信息隐藏技术有广泛的应用领域。
主要包括以下几个方面：版权保护图像信息隐藏技术可用于保护数字内容的版权。
通过将水印嵌入到数字文件中，可以确定版权保护所需的信息，并防止其未经授权的转载和复制。
安全认证图像信息隐藏技术可以用于安全认证，例如保护数字证书或电子签名。
通过将水印嵌入到证书或签名中，可以确保文件的完整性，并防止伪造。
数据隐藏图像信息隐藏技术可以用于隐蔽传递个人信息、商业机密等需要保密的信息。
通过将水印嵌入到数字图像中，可以隐藏数据，并防止其被未经授权的访问。
图像信息隐藏技术的应用局限性图像信息隐藏技术虽然在很多方面都有优势和应用价值，但是仍然存在一些局限性，主要包括以下几个方面：图像质量下降为了隐藏数据，图像信息隐藏技术修改了数字图像文件的像素，从而可能导致图像质量下降。
这对于需要高品质图像的行业，如媒体和艺术行业，可能会产生负面影响。
基于GAN和注意力机制的图像隐写研究与应用
基于GAN和注意力机制的图像隐写研究与应用基于GAN和注意力机制的图像隐写研究与应用随着现代通信技术的快速发展和广泛应用，图像隐写作为一种隐藏信息在图像中传输的技术，日益受到关注。
目前，隐写技术的研究主要集中在保护隐私和信息安全方面。
而基于生成对抗网络（GAN）和注意力机制的图像隐写则是最新的研究热点，其在图像隐写领域具有巨大应用潜力。
一、GAN与图像生成GAN是由一个生成器（Generator）和一个判别器（Discriminator）组成的神经网络模型。
生成器通过学习数据分布的特征来生成逼真的数据，而判别器则用于判断生成的数据与真实数据之间的差异。
通过反复训练，生成器可以不断优化以生成更逼真的数据。
在图像生成领域，GAN已经取得了令人瞩目的成果。
它能够生成逼真的图像，甚至能够生成不存在的物体和场景。
这使得GAN成为一种理想的工具来进行图像隐写研究。
二、图像隐写的基本原理图像隐写是在保持原始图像视觉质量的前提下，将机密信息嵌入到图像像素中的过程。
其基本原理是将信息嵌入到图像的低频分量中，即人眼不敏感的部分，以避免引起图像的可见变化。
可以通过改变像素的亮度、色度或者改变像素之间的关系来嵌入信息。
三、基于GAN的图像隐写方法传统的隐写方法往往需要手动设计特征嵌入规则，这样往往会引起图像的明显变化，容易被攻击者察觉。
而基于GAN的图像隐写方法可以自动学习数据的特征分布，使得隐藏的信息更加难以被检测到。
基于GAN的图像隐写方法可以分为两个阶段：隐藏阶段和提取阶段。
在隐藏阶段，生成器负责将信息嵌入到图像中，而判别器则用于判断生成的图像是否具有隐写信息。
在提取阶段，利用注意力机制从生成的图像中提取隐藏的信息。
注意力机制是指将对图像中不同区域的关注程度加权，从而提高信息提取的准确性。
四、图像隐写的应用图像隐写在信息安全和隐私保护方面具有广泛的应用。
一方面，它可以应用于密码学领域，用于信息传输和加密，保护敏感数据的安全。
基于图像的信息隐藏检测算法和实现技术研究综述
! 基于图像的信息隐藏检测技术
信息隐藏分析技术用于检测隐秘信息的存在或 破坏隐秘的通信 . 信息隐藏分析技术通常也称为隐 写术分析 （ 技术 信 steganal ysis ） . 根据所达到的效果， 息隐藏分析技术可以分为以下3 种： （ 1 ）攻击技术 对隐秘载体进行破坏， 使信息无法被提取 . 这 种方法实现简单， 对于破坏隐秘通信非常有效 . 在 基于图像的信息隐藏技术中， 对隐秘图像的几何变 形、 效果处理等操作都可能会破坏隐藏的信息， 而造 成无法提取 . （ 2 ）检测技术 判断隐藏信息是否存在 . 检测技术是信息隐藏 分析技术的第1 步， 也是现阶段基于图像的信息隐 藏分析技术的主要内容 . （ 3 ）破解技术 截取隐秘载体后， 分析出隐藏的信息， 破解技术 与隐藏信息嵌入的方式有很大的联系， 涉及到数据 加密、 数字图像处理等知识， 因此具有较大的难度 . 基于图像的信息隐藏检测技术是近几年信息安
基于图像的信息隐藏检测算法和实现技术研究综述
夏 煜1 郎荣玲2 曹卫兵1 戴冠中1
1 （西北工业大学自动控制系 2 （西北工业大学应用数学系
西安 710072 ） 西安 710072 ）
（ si na. com ） yuxian wpu ! 摘 要 基于图像的信息隐藏及分析技术是信息安全领域的一个重要方面 . 信息隐藏技术包括了隐写术和数字水印 . 信息隐藏检测技术是信息隐藏技术的攻击技术 可以判断图像中是否存在信息的隐 . 通过基于图像的信息隐藏检测技术， 藏和嵌入 检测算法和实现技术 . 基于图像的信息隐藏检测技术包括了数字图像特征分析、 . 提出了基于图像的信息隐藏 检测技术的知识体系 并进行了理论分析和实验测试 . 重点阐述了多种基于图像的信息隐藏检测算法， . 分析了现有的几 种基于图像的信息隐藏的实现技术， 提出了一个面向I nternet 应用的检测系统模型 . 关键词 信息隐藏检测； 隐写术； 数字水印； 隐写术分析
HCGAN一种基于GAN的高容量信息隐藏算法
第49卷第4期2022年4月Vol.49，No.4Apr.2022湖南大学学报（自然科学版）Journal of Hunan University（Natural Sciences）HCGAN:一种基于GAN的高容量信息隐藏算法张克君1，2，李旭1，于新颖2†，冯丽雯1，秦昊聪1，张健毅1（1.北京电子科技学院网络空间安全系，北京市100071；2.北京邮电大学网络空间安全学院，北京市100876）摘要：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 Al⁃gorithm 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Im-Residual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2bpp嵌入率下比WOW和S-UNIWARD在0.4bpp嵌入率下具有更低的隐写分析检测率.关键词：信息隐藏；深度学习；生成对抗网络；自编码器；卷积神经网络中图分类号：TN915.08文献标志码：AHCGAN：A High Capacity Information Hiding Algorithm Based on GANZHANG Kejun1，2，LI Xu1，YU Xinying2†，FENG Liwen1，QIN Haocong1，ZHANG Jianyi1（1.Department of Cyberspace Security，Beijing Electronic Science and Technology Institute，Beijing100071，China；2.School of Cyberspace Security，Beijing University of Posts and Telecommunications，Beijing100876，China）Abstract：Aiming at the problems of low steganographic capacity,difficult information extraction,and poor secu⁃rity in existing information hiding algorithms,this paper proposes a high capacity information hiding algorithm based on GAN（HCGAN）.For secret information embedding,an Im-Residual structure-based encoder is applied to embed the secret information into the carrier image,avoiding the information loss caused by the feature extraction of the con⁃volution layer.For secret information extraction,a dense structure-based decoder is utilized to extract secret informa⁃tion from the secret image,and feature reuse is used to increase the extraction rate of secret information.In terms of anti-steganalysis,the discriminator based on steganalysis and the encoder based on Im-Residual structure are used for adversarial training to improve the anti-steganalysis ability of the secret image.Experiments show that after adver⁃sarial training,HCGAN has a lower steganalysis detection rate at an embedding rate of2bpp than the WOW and S-∗收稿日期：2021-11-29基金项目：北京高校高精尖学科建设项目（20210086Z0401），Advanced Discipline Construction Project of Beijing Universities （20210086Z0401）；国家重点研发计划网络空间安全重大专项课题资助（2018YFB0803601），National Key Research and Development Program on Cyberspace Security（2018YFB0803601）作者简介：张克君（1972—），男，山东临沂人，北京电子科技学院教授，博士†通信联系人，E-mail：********************.cn文章编号：1674-2974（2022）04-0035-12DOI：10.16339/ki.hdxbzkb.2022280湖南大学学报（自然科学版）2022年UNIWARD algorithms at an embedding rate of0.4bpp.Key words：information hiding；deep learning；generative adversarial networks；autoencoder；convolutional neu⁃ral network随着网络信息技术的快速发展和移动终端设备的不断普及，数字多媒体成为互联网通信的主要载体.数字多媒体的广泛应用使得网络中充斥着大量对国家、企业或个人而言十分敏感的信息.为保证这些信息能被安全地传递，发送方通常需要对信息进行加密，同时加密后的密文只能被持有特定密钥的接收者解密，但密文的伪随机性会暴露秘密信息的存在，从而引来攻击者的怀疑和攻击.信息隐藏技术通过将敏感的秘密信息伪装成普通信息来隐藏秘密信息，为上述问题提供了解决方案，对信息安全有着重要意义［1］.在信息隐藏过程中，发送方首先将秘密信息嵌入载体中形成含秘载体，随后把含秘载体上传到公共信道［2］.特定的接收方从公共信道中下载含秘载体，使用密钥或提取算法从中提取出秘密信息.在秘密信息的传递过程中，除了通信双方之外，其他人虽然可以下载含秘载体但无法获取其中的秘密信息.信息隐藏技术的这种隐蔽性能够有效阻止攻击者对秘密信息的感知和破坏，进而保证了秘密信息在传递过程中的安全［3］.信息隐藏技术和加密技术的结合既防止了秘密信息的存在被知晓，又保护了秘密信息的内容，但仍不能保证秘密信息的绝对安全.发送方在嵌入秘密信息时会不可避免地对载体造成干扰，隐写分析就可以对这些干扰进行分析并判断出载体是否含有秘密信息.信息隐藏和隐写分析互为对手，在相互对抗中不断发展进步.为了对抗隐写分析，信息隐藏已经从早期的最低有效位（Least Significant Bit，LSB）替换算法［4］发展到现在根据载体内容来嵌入秘密信息的自适应信息隐藏算法.在不断进步的信息隐藏技术的推动下，隐写分析也很快实现了从专用到通用，从低维特征到高维特征的跨越.不断进步的隐写分析算法虽然促进了信息隐藏算法的发展，却对信息隐藏技术的安全性提出了挑战.近年来，深度学习技术在运算速度更快的硬件支持下迅速发展，不断涌现出各种网络模型.深度置信网络［5］及反向传播算法的提出更是推动了深度学习技术在计算机视觉、自然语言处理和自动驾驶等领域的发展.深度学习强大的学习能力和特征表达能力，使得隐写分析算法的设计不再需要丰富的专业知识.在基于深度学习的隐写分析算法被提出之后，隐写分析对含秘载体的检测能力越来越强，这迫使信息隐藏领域的研究者开始研究更加安全的信息隐藏算法.在对信息隐藏技术的探索中，Goodfellow等人于2014年提出的生成对抗网络［6］（Generative Adver⁃sarial Networks，GAN）受到了信息隐藏技术研究者的关注.GAN包含两个神经网络，其中一个网络能够生成符合真实样本分布的生成样本，另一个网络用来区分真实样本和生成样本，这两个网络互相对抗并交替训练.GAN这种对抗博弈的方法和信息隐藏技术与隐写分析算法互相对抗并不断发展的情况十分相似，因此信息隐藏技术的研究者期望将GAN用于信息隐藏中以得到更强的安全性和更高的隐写容量.迄今为止，基于GAN网络的信息隐藏算法并没有完全实现上述目标，它们在隐写容量、安全性和秘密信息提取准确率等方面还存在不足.因此，研究基于GAN的信息隐藏技术并使其在隐写容量和安全性等方面获得提升有着重要的实际意义.本文提出了一种新的基于GAN的高容量信息隐藏算法（HCGAN）.该算法能够在高容量的情况下保持较高的秘密信息提取率，并且有较强的抗隐写分析能力.HCGAN算法由三部分组成：①基于Im-Residual结构的编码器，发送方能够通过编码器将秘密信息嵌入载体图像中形成隐秘图像；②基于稠密结构的解码器，接收方可以通过解码器将秘密从隐秘图像中提取出来；③基于隐写分析的鉴别器，用来进行对抗性训练以提高隐秘图像的抗隐写分析能力.本文的主要贡献如下：1）提出了基于Im-Redisual结构的编码器，其中Im-Residual结构是基于Residual结构进行优化所形成的，Im-Residual结构的编码器采用多次嵌入的思想能够降低秘密信息因特征提取而产生的信息损失，从而提高秘密信息提取率.36第4期张克君等：HCGAN：一种基于GAN的高容量信息隐藏算法2）设计了基于稠密结构的解码器，利用Dense结构特征复用的能力提取出更多有用特征，以进一步提高解码器的秘密信息提取率.3）提出了一种基于隐写分析的鉴别器，通过GAN的对抗训练思想进一步提升HCGAN信息隐藏算法的抗隐写分析能力.1相关工作1.1经典的信息隐藏算法根据所使用的方法不同，信息隐藏技术可以分为经典的信息隐藏算法和基于深度学习的信息隐藏算法.最低有效位替换算法作为早期的信息隐藏算法，只对像素中最不影响图像视觉效果的最低有效位进行修改［4］.LSB替换算法能保证载体的视觉质量，但在嵌入过程中没有考虑载体的统计特征.因此，隐写分析算法可以轻易地根据直方图异常等特征识别出通过LSB替换算法获得的含秘载体.像素值差分［7］（Pixel Value Differencing，PVD）使用两个连续像素之间的差来表示秘密信息，比LSB替换算法更安全，但是也存在统计特征的异常.此后，研究者们设计信息隐藏算法时就注意保持某些统计特征不变.LSB匹配算法对LSB替换技术进行改进，如果秘密比特和载体图像的LSB不匹配，则在相应的像素值上随机加减1［8］.随机加减1的方法可以保持载体图像的统计直方图不变，但最低位和次低位的统计特征异常仍会使LSB匹配算法不够安全［8］.除了可以在空间域嵌入秘密信息以外，也可以在各种变换域嵌入秘密信息.离散余弦变化（Discrete Cosine Trans⁃form，DCT）就是一种变换域.与傅立叶变换类似，DCT可以将图像从空间域转换到频率域.JPEG格式的图像就使用了DCT，其对每个颜色成分使用余弦变换来将大小为8×8的连续像素块转换为64个余弦系数.JSteg［9］、OutGuess［10］等方法都是在DCT的基础上嵌入秘密信息的信息隐藏算法.信息隐藏算法能够根据载体内容自适应地嵌入秘密信息来提高算法的安全性.2010年，Pevný等人［11］提出的HUGO就是一种自适应的信息隐藏算法.HUGO首先通过嵌入信息对载体图像的影响来定义失真函数，随后使用加权范数函数将像素空间压缩为特征空间，并在失真函数最小的位置嵌入秘密信息［11］.2012年，Holub等人［12］提出的WOW （Wavelet Obtained Weights）算法可以根据图像内容在纹理复杂的区域嵌入更多的信息.2014年Holub 等人［13］提出的S-UNIWARD算法是一种与嵌入域无关的通用失真函数.虽然HUGO、WOW和S-UNIWARD的失真函数各不相同，但三个算法的最终目的都是通过最小化失真函数来自适应地嵌入秘密信息.此后提出的经典的信息隐藏算法或是改进失真函数［14］，或是改进隐写编码［15］.这些改进虽然提高了信息隐藏的安全性，但对信息隐藏算法的隐写容量提高非常有限.1.2基于深度学习的信息隐藏算法基于深度学习的信息隐藏算法被提出后，经典信息隐藏算法的安全就面临着严重的威胁.将深度学习应用于信息隐藏领域以对抗基于深度学习的隐写分析算法成为信息隐藏领域中新的研究方向.特别是生成对抗网络，其优秀的图像生成能力和博弈对抗的思想引起了信息隐藏领域研究者们的关注. 2017年，Hayes等人［16］提出将GAN与信息隐藏相结合的Ste-GAN-ography算法.该算法使用三个普通的神经网络分别作为嵌入秘密信息的生成器、提取秘密信息的提取器和进行隐写分析的鉴别器，训练过程和一般的生成对抗网络相同.2017年，Tang 等人［17］提出了ASDL-GAN算法.该算法首先学习一个概率映射矩阵来为秘密信息寻找合适的嵌入位置，然后使用传统的STC方法嵌入秘密信息.Yang等人［18］在ASDL-GAN的基础上进行改进，使用Tanh-simulator激活函数、基于U-NET［19］的生成器和SCA［20］判别器来减少训练时间并增强抗隐写分析能力.Liu等人［21］于2018年提出了一种直接使用ACGAN生成器进行无载体信息隐藏的Stego-ACGAN算法.该算法通过建立图像类别与文本之间的映射字典，将秘密信息表示为图像类别信息，然后将图像类别信息输入生成器生成含秘图像，从而实现无载体的信息隐藏［21-22］.2019年，Zhang等人［23］提出一种基于约束采样的含密载体生成方法.该方法首先训练一个生成器，然后通过数字化卡登格子对生成器进行约束采样，以获得满足条件的含密图像.自2017年提出在载体图像中隐藏秘密图像的应用场景后，图像信息隐藏这一方向迅速成为信息隐藏领域的研究热点［24］.2017年，Baluja等人［24］提出使用神经网络在图像中寻找合适的位置并嵌入秘密图像信息.该方法对编码过程进行训练，将整个秘密图像嵌入载体图像中并使秘密图像信息分散到图像的每个比特中.2018年，Zhang等人［25］提出将封面图像分为Y、U、V三个通道，并通过编码器将灰度化的37湖南大学学报（自然科学版）2022年秘密图像隐藏到封面图像的Y 通道中.2020年，Duan 等人［26］提出了一种结合图像椭圆曲线密码学和深度学习的大容量信息隐藏算法.该算法利用离散余弦变换对秘密图像进行变换，再用椭圆曲线密码术对变换后的图像进行加密，最后使用SegNet ［27］网络来隐藏和提取秘密信息.图像信息隐藏算法带来的高隐写容量是在损失部分秘密图像数据的前提下达成的.这些算法之所以能隐藏秘密图像信息，是因为图像能够在损失部分数据后不影响信息的呈现.如果要隐藏较多的文本或其他类型的秘密信息，使用现有的图像信息隐藏算法会导致较低的秘密信息提取准确率和较弱的抗隐写分析能力.本文对图像信息隐藏算法进行研究后发现引起秘密信息损失的主要原因是卷积层只能提取有限特征.因此，本文设计了基于Im-Redisual 结构的编码器，通过减少编码过程中的信息损失来提高秘密信息提取率.本文利用基于稠密结构的解码器和基于隐写分析的鉴别器分别来提高秘密信息提取率和抗隐写分析能力.2基于GAN 的高容量信息隐藏算法HCGAN为解决信息隐藏算法存在的隐写容量低和抗隐写能力弱的问题，本文提出了一种基于GAN 的高容量信息隐藏算法（HCGAN ）.如图1所示，HCGAN 算法主要由三部分组成：基于Im-Residual 结构的编码器、基于稠密结构的解码器和基于隐写分析的鉴别器.基于Im-Residual 结构的编码器将输入的秘密信息和载体进行编码以得到含秘载体.发送方得到含秘载体后将其上传到公共信道中.接收方从公共信道中获得含秘载体后，使用基于稠密结构的解码器从含秘载体中解码出秘密信息.基于隐写分析的鉴别器的任务是区分含秘载体和普通载体，并在训练时提供梯度以优化基于Im-Residual 结构的编码器.需要注意的是，基于隐写分析的鉴别器只在模型训练时使用.模型只需使用基于Im-Residual 结构的编码器和基于稠密结构的解码器就可以完成秘密信息的传递.本节将详细介绍HCGAN 模型的三个组成部分及其总体架构，并描述其训练过程.2.1基于Im-Residual 结构的编码器为提高模型的隐写容量，本文在残差网络结构的基础上进行改进，得到了一种被称为Im-Residual 的网络基础结构.Im-Residual 结构通过增加秘密信息的直接映射来减少秘密信息在特征提取过程中的损失.基于Im-Residual 结构的编码器更适用于信息隐藏，并且能够增加载体中可以嵌入的秘密信息.编码器的目标是将秘密信息安全地嵌入载体图像中，从而方便解码器从中提取出秘密信息.如图2（a ）所示，基于深度学习的信息隐藏算法的编码器一般使用多个基础卷积层+LeakyReLU 激活函数+BN 层结构作为卷积神经网络.因为卷积神经网络是通过卷积核提取特征，再将提取出来的特征归一化处理后作为下一个卷积核的输入，所以在此过程中不可避免地会因为提取特征而损失信息.对图像类型的秘密信息而言，损失一部分不重要的信息是可以接受的，并且不会影响秘密信息内容的传递.但是对于其他类型如文本类型的秘密信息而言，损失一部分信息是不可接受的.因此，为了使编码器结构能适用于其他类型的秘密信息，Kevin A.Zhang 等提出使用Dense 结构的卷积神经网络来降低编码器对于信息的损失，如图2（b ）所示.但Dense 结构也会导致输入增加，进而增加需训练的参数［28］.在研究和分析了Dense 结构之后，我们发现其能秘密信息载体发送方基于Im-Residual结构的编码器基于隐写分析的鉴别器含秘载体基于稠密结构的解密器含秘载体接收方秘密信息图1基于GAN 的高容量信息隐藏模型的整体框架Fig.1Overall framework of high capacity information hiding model based on GAN38第4期张克君等：HCGAN ：一种基于GAN 的高容量信息隐藏算法减少信息损失的核心原因不是Dense 结构带来的特征的多次重复使用，而是对秘密信息的多次嵌入.因此，本文提出了基于Im-Residual 结构的编码器，如图2（c ）所示.在残差结构的基础上通过短路多次嵌入秘密信息，优化了编码器模型，减少了约1/3的训练参数，最终得到了更优的提取率和视觉性能.Dense 结构和Im-Residual 结构的参数对比如表1所示，表中D 为嵌入率.在本文中，基于Im-Residual 结构的编码器通过Im-Residual 结构的卷积神经网络将秘密信息嵌入载体图像中以得到含秘图像，如公式（1）所示：S =C +E Im -Redisual (C ，M)（1）式中：C 为W ×H ×3的彩色载体图像，M ∈{0，1}D ×w ×H 为将要嵌入的秘密信息，S 为W ×H ×3的彩色含秘图像.2.2基于稠密结构的解码器在基于Im-Residual 结构的编码器将更多的秘密信息嵌入载体中之后，如何从含秘载体中更好地提取出秘密信息就成了后续研究的重点.Im-Residual 结构可以使用更少量参数完成将少量信息嵌入图片等含有大量信息的载体中，以减少过拟合风险并完成编码器工作.但在需要从大量信息中提取出少量信息的解码器场景中，Im-Residual 结构就无法提供足够的信息供后续网络层使用.因此为提高解码器的提取能力，本文设计出了一种基于稠密结构的解码器.稠密连接网络中每一个网络层输出的特征映射会直接叠加到后面网络层的输入中，以Image Tanh 3×3Conv 3×3Conv LeakyReLU BN BN LeakyReLU 3×3ConvBN LeakyReLU 3×3Conv CoverData（a ）基础的编码器3×3ConvLeakyReLU 3×3Conv CoverDataBN LeakyReLU BN 3×3Conv LeakyReLU BN 3×3Conv Image （b ）Dense 结构的编码器Image3×3Conv BN LeakyReLU 3×3Conv BN LeakyReLU 3×3ConvDataBN LeakyReLU 3×3Conv Cover（c ）Im-Redisual 结构的编码器图2三种编码器对比图Fig.2Comparison of three encoders表1Dense 结构和Im-Residual 结构的参数对比Tab.1Comparison of parameters between Dense structure and Im-Residual structure网络层数Conv1Conv2Conv3Conv4总参数量Dense3×3×3×323×3×（32+D ）×323×3×（2×32+D ）×323×3×（3×32+D ）×331164+1755DIm-Residual 3×3×323×3×（32+D ）×323×3×（32+D ）×323×3×（32+D ）×320160+1755D 39湖南大学学报（自然科学版）2022年实现特征的复用.特征的复用保证了后面网络层的信息总是多于前面网络层的信息.基于稠密结构的解码器就是利用稠密结构特征复用的能力对含秘载体的特征进行多次处理以提高秘密信息的提取准确率.基于深度学习的信息隐藏算法的解码器使用的也是基本的卷积层+LeakyReLu+BN 层结构，如图3（a ）所示.然而，网络层数的增加会带来信息损失的问题.稠密结构通过将卷积层提取出的特征叠加在之后所有的卷积层的输入中，来实现各层特征的复用并降低信息的损失.因此，本文设计出基于稠密结构的解码器来对含秘图像中的秘密信息进行提取，如图3（b ）所示.实验结果显示基于稠密结构的解码器在高容量的信息隐藏算法中表现出更优的秘密信息提取率，并能指引编码器实现更优的视觉效果.Data3×3Conv BN BN 3×3Conv ImageData3×3Conv BN LeakyReLU LeakyReLU 3×3Conv 3×3Conv BN BN 3×3Conv 3×3Conv LeakyReLU LeakyReLU LeakyReLU LeakyReLU 3×3Conv BN Image （a ）基本的解码器（b ）基于稠密结构的解码器图3两种解码器对比图Fig.3Comparison of two decoders本文模型将基于Im-Residual 结构的编码器和基于稠密结构的解码器组合起来形成了一种自编码器.这种自编码器能够实现高隐写容量的信息隐藏，其过程如公式（2）所示：M =D Dense(E (C ，M ))（2）式中：E (C ，M )代表W ×H ×3的彩色含秘图像，M ∈{0，1}D ×w ×H 是基于稠密结构的解码器从含秘图像中提取出的秘密信息，D 为嵌入率，表示我们想要在载体图像的每个像素中嵌入的秘密信息比特数.2.3基于隐写分析的鉴别器基于Im-Residual 结构的编码器和基于稠密结构的解码器所构成的自编码器能够实现高隐写容量的信息隐藏，但是在含秘图像中嵌入大量的秘密信息会导致其抗隐写分析能力降低.因此，为了提高含秘图像的抗隐写分析能力，本文提出了基于隐写分析的鉴别器.该鉴别器利用其鉴别结果和GAN 的对抗性来训练编码器，从而生成更安全的含秘图像.本文在XuNet 的基础上进行改进，使用全部的SRM 滤波核和KV 核作为预处理层，并在模型训练时将SRM 滤波核的参数固定.相比于KV 核，使用全部的SRM 滤波核能够提供更多的噪声信息以便后面的神经网络进行特征提取和分类.为了适用于彩色含秘图像，本文在对含秘图像进行分析前加入了灰度层来将彩色含秘图像变为灰度含秘图像，以便后续的处理.基础的鉴别器和本文提出的基于隐写分析的鉴别器对比图如图4所示.Ture/Fake 3×3Conv BN 1×1Conv Avg-Pool ABS BNBN 3×3Conv 5×5Conv LeakyReLU LeakyReLU BN BN BN LeakyReLU Tanh 3×3Conv 3×3Conv5×5Conv CoverGrayscaleImageImageCoverSRMHPFTanh Avg-Pool Avg-Pool Mean ReLU Softmax FC（a ）基础的鉴别器（b ）基于隐写分析的鉴别器图4两种鉴别器对比图Fig.4Comparison of two discriminators40第4期张克君等：HCGAN：一种基于GAN的高容量信息隐藏算法利用GAN的对抗博弈能力，本文提出的基于隐写分析的鉴别器和基于Im-Residual结构的编码器实现了相互对抗并且相互提供梯度，最终提高了基于Im-Residual结构的编码器输出含秘图像的抗隐写分析能力.在训练过程中，我们将含秘图像或载体图像输入基于隐写分析的鉴别器得到对应的鉴别结果，如公式（3）所示：p=S((C+E Im-Redisual(C，M))or C)（3）式中：C表示尺寸为3×W×H的彩色载体图像，M表示需嵌入的秘密信息，p表示分类结果，一般用输入图像是载体图像的概率来表示.2.4HCGAN的整体架构和损失函数设计将基于Im-Redisual结构的编码器、基于稠密结构的解码器和基于隐写分析的鉴别器组合起来就是本文提出的HCGAN算法的整体架构，如图5所示.其中，⊕代表像素相加.首先，发送者将秘密信息M解码器Ture/Fake 3×3ConvBNLeakyReLUTanhFC Data3×3ConvBNLeakyReLU3×3ConvBNLeakyReLU3×3Conv3×3ConvBNBN5×5Conv 3×3ConvLeakyReLUBN BN5×5Conv 3×3ConvLeakyReLUBNLeakyReLU3×3Conv编码器鉴别器DataCoverSRMHPFGrayscaleABSAvg-PoolTanhAvg-PoolBNAvg-Pool1×1ConvBNAvg-PoolReLUReLUSoftmax1×1Conv Image图5HCGAN信息隐藏算法架构Fig.5HCGAN information hiding algorithm architecture 和彩色载体图像C输入编码器网络来得到隐秘图像S.之后，接收者将隐秘图像S输入解码器网络得到解密后的信息M.基于隐写分析的鉴别器仅在训练时使用，用来判断S或C是否为隐秘图像，并通过对抗性训练优化编码器网络以提高隐秘图像S的抗隐写分析能力.本文提出的基于GAN的高容量信息隐藏模型包含编码器、解码器和鉴别器三个部分，因此需要对这三个部分分别设计损失函数2.4.1相似性损失基于Im-Residual结构的编码器作为嵌入过程需要将秘密信息嵌入载体图像中形成含秘图像，因此，首先要保证在载体图像和含秘图像之间不存在肉眼可以感知的失真.图像之间的相似性可以使用SSIM和PSNR来表述.为了便于计算，本文使用均方误差（也称L2损失）作为载体图像和含秘图像相似性的评价指标，如公式（4）所示：l mse=E C~P C13×W×H||C-E(C，M)||22（4）式中：C表示载体图像，W和H表示载体图像的宽和高，P C表示载体图像的分布，M表示秘密信息，E(C，M)则表示编码器网络的输出，即含秘图像. 2.4.2准确率损失准确率损失指的是基于稠密结构的解码器从含秘图像中提取出的秘密信息和原本的秘密信息之间的差距.交叉熵是一种机器学习的损失函数，可以用来衡量两个随机变量之间的差别，因此本文选择交叉熵函数作为算法的准确率损失，如公式（5）所示：l accuracy=E C~P C CrossEntropy(D(E(C，M))，M)（5）式中：P C表示载体图像的分布，D(E(C，M))表示解码器提取出来的秘密信息.交叉熵函数在这里用CrossEntropy表示，如公式（6）所示：CrossEntropy=-[y log y+(1-y)log(1-y)]（6）式中：y表示真实分类标签，在二分类中y可以为0或1，y表示预测样本标签为1的概率.因此，交叉熵函数也可以表示为公式（7）：CrossEntropy=ìíî-log y，y=1-log(1-y)，y=0（7）2.4.3安全性损失基于隐写分析的鉴别器的目标是区分含秘图像和载体图像，同时具有一定的隐写分析的能力.因此和一般的GAN一样，本文使用鉴别器的输出作为安全性损失，如公式（8）所示：41。
多媒体信息隐藏与安全技术研究
多媒体信息隐藏与安全技术研究随着互联网技术的发展和普及，多媒体信息的传播和存储形式也在不断变化。
然而，随之而来的是大量的信息安全问题，因此研究多媒体信息隐藏与安全技术变得尤为重要。
多媒体信息隐藏是指将一些重要的信息隐藏在多媒体文件中，以保护其机密性和完整性。
本文将就多媒体信息隐藏与安全技术的研究现状进行探讨。
首先，多媒体信息隐藏技术的基本原理是将待隐藏的信息嵌入到多媒体载体中，使得嵌入信息与载体融为一体，不易被察觉。
一种常见的多媒体信息隐藏技术是使用隐写术，其中最常见的是基于图像的隐写术。
基于图像的隐写术通过修改图像像素的值或调整颜色分量来隐藏信息。
此外，还有基于音频和视频的隐写术。
这些隐写技术都旨在利用载体文件的特点使得嵌入的信息不易被发现。
其次，多媒体信息隐藏技术的研究重点在于如何提高信息的嵌入容量和保证信息的安全性。
嵌入容量是指在不引起明显感知变化的前提下，可隐藏的信息量大小。
信息隐藏技术的目标是在保持图像、音频、视频质量的同时增加信息的嵌入量。
为此，研究者们提出了一系列改进方法，如改进像素值嵌入算法、基于矩频谱算法等。
这些方法通过优化嵌入算法和调整参数来提高信息嵌入容量。
当然，信息隐藏的安全性也是多媒体信息隐藏技术研究的核心问题之一。
一方面，隐写术的可见性是多媒体信息隐藏技术的一个重要考量点。
可见性是指嵌入的信息是否能够引起人类的感知。
隐写术中的信息隐藏技术需要在保持可见性的同时，有效地隐藏信息。
另一方面，信息隐藏技术需要考虑保护隐藏信息的安全性，以防止信息被恶意获取。
因此，信息隐藏的安全性成为多媒体信息隐藏技术研究中的一个重要方向。
在多媒体信息隐藏技术的研究中，人工智能也被引入其中。
利用深度学习等人工智能技术，研究者们开发了一些新的信息隐藏算法，以提高信息的嵌入容量和安全性。
例如，使用生成对抗网络（GAN）来生成对抗图像，使得信息隐藏更加隐蔽。
通过引入人工智能技术，多媒体信息隐藏技术得到了进一步的改进和创新。
基于GAN技术的计算机生成影像研究
基于GAN技术的计算机生成影像研究计算机生成影像是指使用计算机软件生成的数字影像，计算机生成影像技术近年来得到了快速发展，应用范围也越来越广泛。
其中，基于生成式对抗网络（GAN）的计算机生成影像技术目前处于研究的前沿，受到了广泛的关注。
一、生成式对抗网络（GAN）简介生成式对抗网络（Generative Adversarial Networks，GAN）是由伊恩·古德费洛等人在2014年提出的一种人工智能技术，其主要原理是通过对抗的方式，让两个神经网络相互竞争，从而实现生成具有某种特定特征的图像。
GAN包含两个神经网络：生成器和判别器。
生成器的任务是生成尽可能逼真的数字影像，而判别器的任务是辨别生成器生成的影像是否真实，从而提高生成器的生成质量。
二、基于GAN技术的计算机生成影像研究现状在GAN技术的驱动下，计算机生成影像研究取得了重大进展。
以深度学习技术为基础的计算机生成影像技术已经能够生成具有相当真实感的影像。
1. 头像生成头像生成是GAN技术中应用最广泛的领域之一。
通过训练生成器和判别器，可以生成逼真的头像影像，部分生成器甚至可以生成与真实人脸难以区分的影像。
2. 场景生成基于GAN技术的场景生成技术可以生成具有真实感的场景影像，其应用场景主要包括游戏、VR虚拟现实等领域。
通过训练生成器和判别器，可以生成栩栩如生的3D场景影像。
3. 字体生成基于GAN技术的字体生成技术可以生成多种语种的漂亮字体影像，包括中文、英文、日文等。
生成的字体可以应用于海报设计、广告设计等领域。
三、基于GAN技术的计算机生成影像研究的发展趋势虽然基于GAN技术的计算机生成影像已经取得了不错的成果，但还有很多值得研究的领域。
1. 高分辨率影像生成目前，基于GAN技术的计算机生成影像的分辨率还有待进一步提升。
如何在不降低生成质量的前提下，提高生成影像的分辨率是一项困难而重要的研究课题。
2. 生成与现实物体完全一致的影像对于影像研究人员而言，最终目标是生成与现实物体完全一致的影像。
基于深度学习的图像隐写研究综述
基于深度学习的图像隐写研究综述摘要：随着信息技术的快速发展，图像隐写作为信息隐藏的重要手段，在信息安全领域具有重要的应用价值。
近年来，深度学习技术的兴起为图像隐写带来了新的机遇和挑战。
本综述旨在对基于深度学习的图像隐写技术进行全面的分析和总结，包括其发展历程、主要方法、性能评估以及面临的问题和未来的发展趋势。
一、引言在当今数字化时代，信息的安全传输和存储成为人们关注的焦点。
图像隐写技术通过将秘密信息嵌入到普通的图像中，实现了信息的隐蔽传输，有效地保护了信息的安全性。
传统的图像隐写方法主要基于手工设计的算法，存在着隐写容量有限、抗检测能力弱等问题。
深度学习技术的出现为解决这些问题提供了新的思路和方法，使得图像隐写技术得到了快速的发展。
二、深度学习在图像隐写中的发展历程（一）早期探索阶段在深度学习技术的早期，研究人员开始尝试将神经网络应用于图像隐写。
2014 年，生成对抗网络（GAN）的出现为图像隐写提供了新的可能性。
2016 年，第一个基于深度学习的隐写模型——SGAN 被提出。
该模型利用 DCGAN 生成载体图像，并使用传统的嵌入算法实现秘密信息的隐藏，为后续的研究奠定了基础。
（二）快速发展阶段随着深度学习技术的不断发展，越来越多的基于深度学习的图像隐写方法被提出。
研究人员从不同的角度出发，提出了多种类型的隐写模型，如基于生成载体式、嵌入载体式、合成载体式和映射关系式等。
这些模型在隐写容量、抗检测能力和图像质量等方面都取得了显著的提升。
（三）成熟应用阶段近年来，基于深度学习的图像隐写技术已经逐渐成熟，并在实际应用中得到了广泛的关注。
研究人员不仅关注隐写模型的性能，还开始关注其安全性和可靠性。
同时，随着硬件设备的不断升级，深度学习模型的计算效率也得到了提高，使得图像隐写技术能够更加高效地应用于实际场景。
三、基于深度学习的图像隐写主要方法（一）基于生成载体式1.原理：该方法首先利用生成对抗网络生成尽可能真实的载体图像，然后在生成的载体图像中嵌入秘密信息。
图像信息隐藏技术讲诉
图像信息隐藏技术讲诉在当今数字化的时代，图像成为了人们传递和获取信息的重要方式之一。
而图像信息隐藏技术，则是一种在看似普通的图像中隐藏秘密信息的神奇手段。
这一技术不仅在信息安全领域发挥着重要作用，还在版权保护、数字水印等方面有着广泛的应用。
想象一下，你有一份重要的机密文件，需要传递给特定的人，但又不想让其他人轻易发现。
这时候，图像信息隐藏技术就派上用场了。
它可以将这份机密文件的信息隐藏在一张普通的图片中，比如一张美丽的风景照或者一张可爱的宠物图片。
对于不知情的人来说，这只是一张普通的图像，但对于知道秘密的接收者，通过特定的方法就能提取出隐藏在其中的重要信息。
那么，图像信息隐藏技术是如何实现的呢？简单来说，它主要通过修改图像的某些特征来隐藏信息，同时又不影响图像的视觉效果。
比如说，可以修改图像像素的灰度值、颜色值，或者在图像的频率域中进行操作。
其中，一种常见的方法是基于空间域的信息隐藏。
这就像是在一幅画的细微之处“做手脚”。
比如说，选择图像中不太引人注意的区域，稍微改变一些像素的颜色或者亮度，而这种改变对于人的眼睛来说几乎察觉不到。
但接收方只要知道隐藏的规则，就能从这些微小的变化中提取出隐藏的信息。
另一种方法是基于变换域的信息隐藏。
这种方法相对来说更加复杂一些，但也更加安全。
它先将图像从空间域转换到频率域，比如通过离散余弦变换（DCT）或者离散小波变换（DWT）等，然后在频率域中进行信息的隐藏。
由于频率域中的系数对图像的视觉效果影响较小，所以隐藏的信息更加不容易被发现。
图像信息隐藏技术并非完美无缺。
它面临着一些挑战和问题。
首先就是隐藏容量的限制。
毕竟，要在不影响图像质量的前提下隐藏信息，能够隐藏的信息量是有限的。
其次，隐藏的信息可能会因为图像的压缩、处理或者攻击而受到破坏，导致信息无法完整提取。
此外，随着技术的不断发展，破解图像信息隐藏的方法也在不断出现，这就要求信息隐藏技术不断地改进和创新。
为了应对这些挑战，研究人员一直在努力探索和改进图像信息隐藏技术。
基于图像的信息隐藏关键技术的研究的开题报告
基于图像的信息隐藏关键技术的研究的开题报告一、研究背景和目的近年来，随着数字图像的广泛应用和信息安全的逐渐受到重视，图像信息隐藏技术也越来越受到关注。
图像信息隐藏技术是利用数字图像的空间和色彩特性，将秘密信息嵌入到图像中，以实现信息的隐蔽传输。
图像信息隐藏技术已经广泛应用于数字版权保护、隐私保护、军事通信、网络安全等领域。
因此，本研究拟就图像信息隐藏关键技术进行深入研究和分析，探讨如何保证图像信息隐藏的安全性和可靠性。
二、研究内容和方法本研究的主要内容包括图像信息隐藏原理的研究、嵌入算法的研究、提取算法的研究以及应用场景的分析。
其中，图像信息隐藏原理研究是对图像信息隐藏技术的基本原理和实现方法进行学习和总结，包括图像的数字化表示、信息嵌入的方法、信息提取的方法等方面。
嵌入算法的研究是针对不同的图像信息隐藏需求，提出适应性强的嵌入算法，通过实验验证其嵌入效果和安全性。
提取算法的研究是为了提高提取图像隐藏信息的准确性和可靠性，提出一种新的提取算法，将其与已有算法进行比较验证。
应用场景的分析是通过对图像信息隐藏技术在数字版权保护、隐私保护、军事通信、网络安全等领域的应用情况进行研究，分析图像信息隐藏技术的发展趋势和未来发展方向。
本研究将采用文献调研、理论分析和实验比较等方法，系统研究图像信息隐藏关键技术，并通过实验验证研究结果，探索图像信息隐藏在实际应用中的价值与可行性。
三、研究意义本研究的意义主要体现在以下几个方面：1、为图像信息隐藏技术的发展和应用提供有益的理论支持和技术指导。
2、通过实验验证和比较各种图像信息隐藏方法和算法，为实际应用提供技术保障和推荐方案。
3、探索图像信息隐藏技术在数字版权保护、隐私保护、军事通信、网络安全等领域的应用情况和发展方向，为相关领域的研究提供参考和启示。
四、预期研究结果预计本研究将研究出一套适应性强、安全性高、可靠性好的图像信息隐藏算法，并通过实验验证其效果和可行性。
基于图像的隐藏信息的分析及检测技术的开题报告
基于图像的隐藏信息的分析及检测技术的开题报告一、选题背景及意义图片在我们日常生活中使用非常广泛，随着数字媒体技术的不断发展，现在的图片处理技术已经越来越复杂，很多人可以通过修改图片来达到不同的目的。
其中，图像隐写术作为一种重要的技术手段，可以在不影响原始图像质量的情况下，在图像中隐藏秘密信息，在情报战、保护隐私、数字水印等领域有广泛应用。
然而，隐写术也有着不良的应用。
隐写术的技术不断发展，其在网络安全领域能够被用于攻击计算机系统，例如，通过隐写术将恶意代码隐藏在图片文件中，让其能够逃过杀毒软件的检测等。
因此，隐写术技术的研究和检测也有着非常重要的意义。
二、研究目的本文旨在对基于图像的隐写术技术进行分析，研究如何检测这些技术的使用，以防止隐写术技术被恶意利用，保障网络安全。
三、研究内容及方法1、基于图像隐写术的技术分析：为了确定图像隐写术的类型和应用属性，将对目前常用的图像隐写术技术进行分析和总结。
主要包括LSB 隐写、DCT隐写、基于伽马函数的隐写、基于统计建模的隐写等。
2、基于图像特征的检测方法：在对图像隐写术进行分析的基础上，我们还将研究利用图像特征进行隐写术检测的方法。
通过统计图像的一些特征，如像素值分布、直方图等，可以对图像进行检测，从而检测出是否存在隐写信息。
3、实验验证：为了验证检测方法的实用性和有效性，我们将进行相关的实验。
选取不同隐写术进行实验，比较不同方法的检测效果和性能指标，如误检率、漏检率等。
四、研究展望本文在对基于图像的隐写术技术进行分析和检测的基础上，仍有许多研究方向有待进一步探究。
例如，将深度学习技术应用到图像隐写术检测中，通过网络自适应学习提高检测效果，或研究基于哈希值的隐写术检测方法等。
五、参考文献1. Pei M., Liu F., Zhang W. An Overview of Steganography and Steganalysis Techniques on Social Media Platforms. In: Wu F., Li J., Liu K., Liu L. (eds) Big Data Technology and Applications. BDTA 2016. Communications in Computer and Information Science, vol 684. Springer, Singapore.2. Yao Y., Li X., Zhang X., Zhang C. Steganography and Steganalysis in Spatial Domain. In: Yang L.T., Wu D., Zhuang Y., Ma J., Zhao W. (eds) Future Internet. CISFI 2012. Communications in Computer and Information Science, vol 328. Springer, Berlin, Heidelberg.3. Fridrich, J., Goljan, M., & Du, R. (2001). Reliable Detection of LSB Steganography in Color and Grayscale Images. Proceedings of ACM Multimedia and Security Workshop.4. Ker, A. D., & Chang, C. C. (2008). Detection and classification for digital images using DCT characteristics. Pattern Recognition Letters, 29(15), 2032-2037.。
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年，Ｇｏｏｄｆｅｌｌｏｗ等人［１］首次提出了利用博弈论让 ２个神经网络相互对抗的想法，将深度学习在图像
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信 息 安 全 研 究 第 5 卷 第 9 期 2019 年 9 月
Journal of Information Security Research Vol.5 No.9 Sept. 2019
术带来上了有不绝小对的的冲优击势．，生可成以式作对为抗图网像络生在成图系像统处的理技核 心．随着对 ＧＡＮ 研究的不断深入，生成式对抗网 络也被运用到各种环境中，甚至为信息隐藏提供 藏了也新被的前思所路．未在有信的息重大视数．２据０１时９代年下４的月我１１们，日信，在息隐以 “信息隐藏与人工智能”为主题的香山科学会议 上，便有学者提出 ＧＡＮ可以自动生成图像，包括 自动篡改图像，人工智能也学会了“造假”，这无疑 是对传统信息隐藏技术的巨大挑战．
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产生的图片严重违背常理，但判别器仍然给了很 高的判别分数．实验表明，生成式对抗网络的原始 模型在控制图像的内容上有很大的局限性．
１ 基于 犌犃犖 的图像生成技术
图１ ＧＡＮ模型
１．１ 犌犃犖的基本原理 深度学习技术在近几年来取得重大突破的模
型一般都建立在对判别模型的改进优化和利用上． 而生成式对抗网络则是在关注判别器的同时，也 对生成器进行了改进．生成式对抗网络（ｇｅｎｅｒａｔｉｖｅ ａｄｖｅｒｓａｒｉａｌｎｅｔｗｏｒｋｓ，ＧＡＮ）是由 Ｇｏｏｄｆｅｌｌｏｗ 等 人［１］提出的一种生成模型．ＧＡＮ 模型中含有一个 ｔ生ｏｒ成）．器判别Ｇ（器ｇｅ和ｎｅｒ生ａｔ成ｏｒ器）和同一时个被判训别练器，二Ｄ（者ｄｉｓ不ｃｒ断ｉｍ地ｉｎａ进 行对抗博弈，最终达到纳什均衡．输出结果可以高 度拟合原图像，普通的观察无法识别．大多数的研 究中，生成模型和判别模型均采用神经网络的算 法，但是从原始 ＧＡＮ的意图上来讲，只要可以达 到双方抗衡的效果，生成器和判别器就不局限在 神经网络的算法中．实际上，生成式对抗网络就是 对学习训练数据的近似拟合． １．２ 生基成于式犌对犃犖抗的网图络像在生研成究应用中最广泛的就是 用于图像的生成．ＧＡＮ 模型生成图像的基本过程 如图１所示．在图像生成系统中，生成器 Ｇ 根据输 入的随机噪声，通过训练生成假图像，而判别器 Ｄ 的工作就是将数据集和生成器 Ｇ 生成的假图片集 作对比．对于整个博弈过程来说，如果判别器 Ｄ 不 能分辨出伪造的图像，则证明前面生成器的参数
摘 要 传统的隐写方式面临的威胁越来越大，隐写分析技术也逐渐成熟，针对这一问题，将生成式 对抗网络引入隐写术中，可以减少载体修改痕迹，提高隐写的隐蔽性．介绍了生成式对抗网络的基本 结构，总结了基于 ＧＡＮ 图像生成的隐写技术的研究成果，并进行比较和分类．根据已有的技术手段 提出了当前生成式对抗网络在隐写技术发展中的不足，对未来的研究方向进行了展望．
收稿日期：２０１９－０５－２５ 基金项目：国家自然科学基金重点项目（Ｕ１５３６２０７）；国家重点研发计划项目（２０１６ＱＹ０８Ｄ１６００）；国家重点研发计划课题（２０１６ＹＦＢ０８０１４０５）；
２０１８年度中央高校基本科研业务费项目（３２６２０１８Ｔ０２） 通信作者：吕欣一（ｌｖｘｉｎｙｉ＿ｕｉｒ＠１６３．ｃｏｍ）
学术论文
Research Papers
基于 犌犃犖 图像生成的信息隐藏技术综述
周琳娜 吕欣一
（国际关系学院信息科技学院 北京 １０００９１） （ｚｈｏｕｌｉｎｎａ＠犲狀狑犲狉狅犪犳狋犻犐狅狀狀犳狅狉犿犪狋犻狅狀犎犻犱犻狀犵犜犲犮犺狀狅犾狅犵狔犅犪狊犲犱狅狀犌犃犖