論文の概要: Generative Steganographic Flow

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.05838v1
• Date: Wed, 10 May 2023 02:02:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-11 14:44:43.427307
• Title: Generative Steganographic Flow
• Title（参考訳）: 生成性ステガノグラフィーフロー
• Authors: Ping Wei, Ge Luo, Qi Song, Xinpeng Zhang, Zhenxing Qian, Sheng Li
• Abstract要約: ジェネレーティブ・ステガノグラフィー(GS)は、シークレットデータから直接ステゴメディアを生成する新しいデータ隠蔽方式である。 既存のGSメソッドは、パフォーマンスが劣るとして一般的に批判されている。 我々は,新しいフローベースGSアプローチ,ジェネレーティブ・ステレオグラフィー・フロー(GSF)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.64952038237487
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Generative steganography (GS) is a new data hiding manner, featuring direct generation of stego media from secret data. Existing GS methods are generally criticized for their poor performances. In this paper, we propose a novel flow based GS approach -- Generative Steganographic Flow (GSF), which provides direct generation of stego images without cover image. We take the stego image generation and secret data recovery process as an invertible transformation, and build a reversible bijective mapping between input secret data and generated stego images. In the forward mapping, secret data is hidden in the input latent of Glow model to generate stego images. By reversing the mapping, hidden data can be extracted exactly from generated stego images. Furthermore, we propose a novel latent optimization strategy to improve the fidelity of stego images. Experimental results show our proposed GSF has far better performances than SOTA works.
• Abstract（参考訳）: generative steganography (gs) はシークレットデータからstegoメディアを直接生成する新しいデータ隠蔽手法である。 既存のGSメソッドは、パフォーマンスが劣るとして一般的に批判されている。 本稿では,新しいフローベースGS手法であるジェネレーティブ・ステガノグラフィー・フロー(GSF)を提案する。 我々は、stego画像生成とシークレットデータ復元プロセスを可逆変換とし、入力シークレットデータと生成されたstego画像間の可逆的全射マッピングを構築する。 フォワードマッピングでは、秘密データをGlowモデルの入力潜時中に隠してステゴ画像を生成する。 マッピングを反転することで、生成されたstegoイメージから正確に隠れたデータを抽出することができる。 さらに,ステゴ画像の忠実性を向上させるための新しい潜在最適化手法を提案する。 実験の結果,提案したGSFはSOTAよりも優れた性能を示した。

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