基于生成对抗网络的信息隐藏方案 王耀杰;钮可;杨晓元 【期刊名称】《计算机应用》 【年(卷),期】2018(038)010 【摘 要】针对信息隐藏中含密载体会留有修改痕迹,从根本上难以抵抗基于统计的隐写分析算法检测的问题,提出一种基于生成对抗网络(GAN)的信息隐藏方案.该方案首先利用生成对抗网络中的生成模型G以噪声为驱动生成原始载体信息;其次,使用±1嵌入算法,将秘密消息嵌入到生成的载体信息中生成含密信息;最终,将含密信息与真实图像样本作为生成对抗网络中判别模型D的输入,进行迭代优化,同时使用判别模型S来检测图像是否存在隐写操作,反馈生成图像质量的特性,G&D&S三者在迭代过程中相互竞争,性能不断提高.该方案所采用的策略与SGAN(Steganographic GAN)和SSGAN(Secure Steganography based on GAN)两种方案不同,主要区别是将含密信息与真实图像样本作为判别模型的输入,对于判别网络D进行重构,使网络更好地评估生成图像的性能.与SGAN和SSGAN相比,该方案使得攻击者在隐写分析正确性上分别降低了13.1％和6.4％.实验结果表明,新的信息隐藏方案通过生成更合适的载体信息来保证信息隐藏的安全性,能够有效抵抗隐写算法的检测,在抗隐写分析和安全性指标上明显优于对比方案. 【总页数】6页(P2923-2928) 【作 者】王耀杰;钮可;杨晓元 【作者单位】武警工程大学密码工程学院,西安710086;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;武警工程大学密码工程学院,西安710086;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;武警工程大学密码工程学院,西安710086;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 【正文语种】中 文 【中图分类】TP309 【相关文献】 1.基于生成对抗网络的无载体信息隐藏 [J], 刘明明;张敏情;刘佳;高培贤;张英男 2.基于生成对抗网络的图像隐藏方案 [J], 王耀杰;钮可;杨晓元 3.一种改进的基于生成对抗网络的信息隐藏模型 [J], 曹寅;潘子宇 4.一种改进的基于生成对抗网络的信息隐藏模型 [J], 曹寅;潘子宇 5.基于量子生成对抗网络的信息隐藏方案 [J], 罗佳;周日贵;李尧翀;刘广钟 因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买 本文来源：https://www.wddqw.com/doc/ed659976cfbff121dd36a32d7375a417876fc147.html