論文の概要: Deep Cross-Modal Steganography Using Neural Representations
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.08671v2
- Date: Tue, 18 Jul 2023 08:12:14 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-07-19 17:56:54.003613
- Title: Deep Cross-Modal Steganography Using Neural Representations
- Title（参考訳）: ニューラル表現を用いたDeep-Modal Steganography
- Authors: Gyojin Han, Dong-Jae Lee, Jiwan Hur, Jaehyun Choi, Junmo Kim
- Abstract要約: Inlicit Neural Representations (INR) を用いたクロスモーダルステガノグラフィーフレームワークを提案する。
提案フレームワークは秘密データを表現するためにINRを用いており、様々なモダリティや解像度のデータを扱うことができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.16485513152904
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Steganography is the process of embedding secret data into another message or
data, in such a way that it is not easily noticeable. With the advancement of
deep learning, Deep Neural Networks (DNNs) have recently been utilized in
steganography. However, existing deep steganography techniques are limited in
scope, as they focus on specific data types and are not effective for
cross-modal steganography. Therefore, We propose a deep cross-modal
steganography framework using Implicit Neural Representations (INRs) to hide
secret data of various formats in cover images. The proposed framework employs
INRs to represent the secret data, which can handle data of various modalities
and resolutions. Experiments on various secret datasets of diverse types
demonstrate that the proposed approach is expandable and capable of
accommodating different modalities.
- Abstract（参考訳）: ステガノグラフィ(英: steganography)は、秘密データを他のメッセージやデータに埋め込むプロセスであり、容易には認識できない。
ディープラーニングの進歩に伴い、Deep Neural Networks (DNN) がステガノグラフィーに利用されるようになった。
しかし、既存の深部ステガノグラフィー技術は、特定のデータ型に焦点を合わせ、クロスモーダルステガノグラフィーには有効ではないため、範囲が限られている。
そこで本研究では,暗黙のニューラル表現(inrs)を用いて,カバー画像に様々な形式の秘密データを隠蔽するディープクロスモーダルステガノグラフィーフレームワークを提案する。
提案フレームワークは秘密データを表現するためにINRを用いており、様々なモダリティや解像度のデータを扱うことができる。
様々な種類の秘密データセットに関する実験は、提案手法が拡張可能であり、異なるモダリティを適応できることを示した。
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