基于GAN的跨领域图像隐写方案

摘要：针对信息隐藏中载体修改存在修改痕迹、载体选择困难且负载量过低的问题,在载体合成的基础上提出了一种基于GAN的跨领域图像隐写方案。在由秘密消息驱动而无需预设载体及类型的情况下,将所选样本直接构造为含密信息,进行图像跨领域转换,映射到“生成式”图像空间传递信息。这种方案符合“无载体”信息隐藏思想,可有效抵抗基于统计特性的隐写检测。基于CelebA数据集进行了实验,结果验证所了提方案的可行性和安全性。