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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.09287v3
• Date: Wed, 19 Apr 2023 05:09:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-20 18:36:35.636863
• 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: Zihan Wang, Olivia Byrnes, Hu Wang, Ruoxi Sun, Congbo Ma, Huaming Chen, Qi Wu, Minhui Xue
• Abstract要約: デジタル透かしとステガノグラフィー技術は、機密性のある知的財産を保護し、秘密の通信を可能にするために用いられる。 デジタル透かしとステガノグラフィーをソフトウェア工学で統合し、セキュリティを強化し、リスクを軽減する研究の方向性が提案され、計画されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.12806297686689
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The advancement of secure communication and identity verification fields has significantly increased through the use of deep learning techniques for data hiding. By embedding information into a noise-tolerant signal such as audio, video, or images, digital watermarking and steganography techniques can be used to protect sensitive intellectual property and enable confidential communication, ensuring that the information embedded is only accessible to authorized parties. This survey provides an overview of recent developments in deep learning techniques deployed for data hiding, categorized systematically according to model architectures and noise injection methods. The objective functions, evaluation metrics, and datasets used for training these data hiding models are comprehensively summarised. Additionally, potential future research directions that unite digital watermarking and steganography on software engineering to enhance security and mitigate risks are suggested and deliberated. This contribution furthers the creation of a more trustworthy digital world and advances Responsible AI.
• Abstract（参考訳）: セキュアな通信と身元確認フィールドの進歩は、深層学習技術を用いてデータ隠蔽を行うことによって著しく増大した。 音声、ビデオ、画像などの耐雑音性信号に情報を埋め込むことにより、機密性のある知的財産を保護し、機密通信を可能にするデジタル透かしおよびステガノグラフィ技術が利用でき、埋め込まれた情報が認証された当事者にのみアクセスできるようにする。 本調査は,モデルアーキテクチャやノイズインジェクション手法に従って体系的に分類された,データ隠蔽のためのディープラーニング技術の最近の進歩の概要を提供する。 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。 さらに、セキュリティを強化しリスクを軽減するため、ソフトウェア工学におけるデジタル透かしとステガノグラフィを統合する今後の研究方向を示唆し、検討する。 この貢献により、より信頼できるデジタル世界が創造され、責任あるaiが進歩する。

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