基于深度学习的图像隐写研究进展

付章杰 李恩露 程 旭 黄永峰 胡雨婷

1(南京信息工程大学计算机与软件学院 南京 210044) 2(鹏城实验室 广东深圳 518066) 3(清华大学电子工程系 北京 100084)

(fzj@nuist.edu.cn)

隐写是一种将秘密信息隐藏于载体进行隐蔽通信的技术，在信息安全、数据通信等多方面都发挥着重要作用，对保障数据安全、维护社会稳定都具有重要意义.常用的隐藏载体包括文本、图像、音频、视频等，其中应用最广泛的是基于图像的隐写技术，嵌入秘密信息之前的原始图像称为载体图像，嵌入秘密信息之后的图像称为含密图像.

在图像隐写的第1阶段，研究者们通过特定的嵌入方式修改像素值[1-3]，如最低有效位替换或修改，将秘密信息隐藏于载体图像中，达到隐蔽通信的目的.这种类型的像素修改一般发生在像素比特位的低位，低位的比特值反映图像的细节信息，因此替换为秘密信息并不会影响图像的整体效果.但是该类方法会对图像的统计特性造成明显的改变，随着专用型隐写分析方法与通用型隐写分析方法的出现，该类图像隐写技术难以满足隐蔽通信的安全性要求.

在图像隐写的第2阶段，研究者们考虑载体图像的自身属性，使用内容自适应的隐写方法.由于图像本身具有高度的复杂性、存在较多的冗余信息，对图像做微小的改动并不会引起人类视觉异常，如纹理复杂区域的统计特性难以被检测出异常情况，因此，在这些区域进行隐写就可以提高图像隐写的隐蔽性……