論文の概要: Data Hiding with Deep Learning: A Survey Unifying Digital Watermarking and Steganography

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.09287v1
• Date: Tue, 20 Jul 2021 07:03:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-21 14:58:43.176384
• Title: Data Hiding with Deep Learning: A Survey Unifying Digital Watermarking and Steganography
• Title（参考訳）: ディープラーニングによるデータ隠蔽: デジタル透かしとステガノグラフィの統合調査
• Authors: Olivia Byrnes, Wendy La, Hu Wang, Congbo Ma, Minhui Xue, Qi Wu
• Abstract要約: データ隠蔽は、音声、ビデオ、画像などのノイズ耐性信号に情報を埋め込むプロセスである。 デジタル透かし(Digital watermarking)は、データの識別が堅牢に埋め込まれ、改ざんに抵抗できるデータ隠蔽の一種である。 ステガノグラフィー(Steganography)は、セキュアで秘密のコミュニケーションを目的としたデータを埋め込みます。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.660781843361956
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Data hiding is the process of embedding information into a noise-tolerant signal such as a piece of audio, video, or image. Digital watermarking is a form of data hiding where identifying data is robustly embedded so that it can resist tampering and be used to identify the original owners of the media. Steganography, another form of data hiding, embeds data for the purpose of secure and secret communication. This survey summarises recent developments in deep learning techniques for data hiding for the purposes of watermarking and steganography, categorising them based on model architectures and noise injection methods. The objective functions, evaluation metrics, and datasets used for training these data hiding models are comprehensively summarised. Finally, we propose and discuss possible future directions for research into deep data hiding techniques.
• Abstract（参考訳）: データ隠蔽は、音声、ビデオ、画像などのノイズに耐性のある信号に情報を埋め込むプロセスである。 デジタル透かし(Digital watermarking)は、データの識別が堅牢に埋め込まれ、改ざんに抵抗し、元のメディア所有者を識別するために使用できるデータ隠蔽の一種である。 ステガノグラフィー(Steganography)は、セキュアで秘密のコミュニケーションを目的としたデータを埋め込みます。 この調査は、透かしとステガノグラフィーのための深層学習技術の最近の発展を要約し、それらをモデルアーキテクチャとノイズ注入法に基づいて分類する。 これらのデータ隠蔽モデルのトレーニングに使用される客観的関数、評価メトリクス、データセットは、包括的に要約される。 最後に,深層データ隠蔽技術の研究の今後の方向性について提案・検討する。

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