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Ocultación generativa reversible de datos mediante traducción de imagen a imagen a través de GANs
La técnica tradicional de ocultamiento de datos reversible se basa en la modificación de la imagen de portada, lo que inevitablemente deja algunas huellas de reescritura que pueden ser más fácilmente analizadas y atacadas por el guardián. Inspirado en las redes generativas adversariales basadas en esteganografía de síntesis de portada, en este artículo se propone un novedoso esquema de ocultamiento de datos reversible generativo (GRDH) mediante traducción de imágenes. Primero, se utiliza un generador de imágenes para obtener una imagen realista, que se utiliza como entrada al modelo de traducción de imagen a imagen con CycleGAN. Después de la traducción de la imagen, se obtendrá una imagen estego con información semántica diferente. El mensaje secreto y la imagen de entrada original pueden ser recuperados por separado mediante un extractor de mensajes bien entrenado y la transformación inversa de la traducción de la imagen. Los resultados experimentales han verificado la efectividad del esquema.
Autores: Zhang, Zhuo; Fu, Guangyuan; Di, Fuqiang; Li, Changlong; Liu, Jia
Idioma: Inglés
Editor: Hindawi
Año: 2019
Disponible con Suscripción Virtualpro
Artículos
2019
Ocultación generativa reversible de datos mediante traducción de imagen a imagen a través de GANsCategoría
Ingeniería y Tecnología
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 9
Citaciones: Sin citaciones
Hindawi
Security and Communication Networks
Volume , Article ID 4932782, 10 pages
https://doi.org/10.1155/2019/4932782
Zhang Zhuo1, Fu Guangyuan1, Di Fuqiang2, Li Changlong3, Liu Jia2
Xian Research Institute of High Technology China, Key Lab of Networks and Information Security of PAP China, The General Staff of PAP ChinaAcademic Editor:
Contact: @hindawi.com
La técnica tradicional de ocultamiento de datos reversible se basa en la modificación de la imagen de portada, lo que inevitablemente deja algunas huellas de reescritura que pueden ser más fácilmente analizadas y atacadas por el guardián. Inspirado en las redes generativas adversariales basadas en esteganografía de síntesis de portada, en este artículo se propone un novedoso esquema de ocultamiento de datos reversible generativo (GRDH) mediante traducción de imágenes. Primero, se utiliza un generador de imágenes para obtener una imagen realista, que se utiliza como entrada al modelo de traducción de imagen a imagen con CycleGAN. Después de la traducción de la imagen, se obtendrá una imagen estego con información semántica diferente. El mensaje secreto y la imagen de entrada original pueden ser recuperados por separado mediante un extractor de mensajes bien entrenado y la transformación inversa de la traducción de la imagen. Los resultados experimentales han verificado la efectividad del esquema.
Descripción
La técnica tradicional de ocultamiento de datos reversible se basa en la modificación de la imagen de portada, lo que inevitablemente deja algunas huellas de reescritura que pueden ser más fácilmente analizadas y atacadas por el guardián. Inspirado en las redes generativas adversariales basadas en esteganografía de síntesis de portada, en este artículo se propone un novedoso esquema de ocultamiento de datos reversible generativo (GRDH) mediante traducción de imágenes. Primero, se utiliza un generador de imágenes para obtener una imagen realista, que se utiliza como entrada al modelo de traducción de imagen a imagen con CycleGAN. Después de la traducción de la imagen, se obtendrá una imagen estego con información semántica diferente. El mensaje secreto y la imagen de entrada original pueden ser recuperados por separado mediante un extractor de mensajes bien entrenado y la transformación inversa de la traducción de la imagen. Los resultados experimentales han verificado la efectividad del esquema.