論文の概要: RoSteALS: Robust Steganography using Autoencoder Latent Space
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.03400v1
- Date: Thu, 6 Apr 2023 22:14:26 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-10 13:31:29.112620
- Title: RoSteALS: Robust Steganography using Autoencoder Latent Space
- Title（参考訳）: RoSteALS: Autoencoder Latent Space を用いたロバストステガノグラフィ
- Authors: Tu Bui, Shruti Agarwal, Ning Yu and John Collomosse
- Abstract要約: RoSteALSは、凍結した事前訓練されたオートエンコーダを利用して、カバーイメージの分布学習からペイロード埋め込みを解放する実用的なステガノグラフィ技術である。
RoSteALSは、たった300kパラメータの軽量なシークレットエンコーダを持ち、訓練が容易で、完全なシークレットリカバリ性能と3つのベンチマークで同等の画像品質を持つ。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.16770504267037
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Data hiding such as steganography and invisible watermarking has important
applications in copyright protection, privacy-preserved communication and
content provenance. Existing works often fall short in either preserving image
quality, or robustness against perturbations or are too complex to train. We
propose RoSteALS, a practical steganography technique leveraging frozen
pretrained autoencoders to free the payload embedding from learning the
distribution of cover images. RoSteALS has a light-weight secret encoder of
just 300k parameters, is easy to train, has perfect secret recovery performance
and comparable image quality on three benchmarks. Additionally, RoSteALS can be
adapted for novel cover-less steganography applications in which the cover
image can be sampled from noise or conditioned on text prompts via a denoising
diffusion process. Our model and code are available at
\url{https://github.com/TuBui/RoSteALS}.
- Abstract（参考訳）: ステガノグラフィーや目に見えない透かしなどのデータ隠蔽は、著作権保護、プライバシー保護された通信、コンテンツ証明に重要な応用がある。
既存の作品は、画像の品質を維持するか、摂動に対する頑丈さを保っているか、訓練するには複雑すぎるかのいずれかで不足することが多い。
本研究では,凍結学習済みオートエンコーダを応用し,カバー画像の分布学習からペイロード埋め込みを解放する実用的なステガノグラフィー手法であるrostealsを提案する。
RoSteALSは、たった300kパラメータの軽量なシークレットエンコーダを持ち、訓練が容易で、完全なシークレットリカバリ性能と3つのベンチマークで同等の画像品質を持つ。
さらに、rostealsは、ノイズからカバー画像をサンプリングしたり、雑音拡散プロセスを介してテキストプロンプトで条件付けしたりできる、新しいカバーレスステガノグラフィアプリケーションに適用することができる。
我々のモデルとコードは \url{https://github.com/TuBui/RoSteALS} で利用可能です。
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