論文の概要: Monsters in the Dark: Sanitizing Hidden Threats with Diffusion Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.06951v1
• Date: Tue, 10 Oct 2023 19:15:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-19 02:42:56.317200
• Title: Monsters in the Dark: Sanitizing Hidden Threats with Diffusion Models
• Title（参考訳）: 暗黒のモンスター:拡散モデルで隠れた脅威を消毒する
• Authors: Preston K. Robinette, Daniel Moyer, Taylor T. Johnson,
• Abstract要約: ステガノグラフィー(英: Steganography)は、平凡な視界に情報を隠蔽する技法である。 現在の画像ステガノグラフィーの防御はステガナリシスや隠されたメッセージの検出に依存している。 最近の研究は、画像から隠された情報を除去する「衛生化」として知られる防衛機構に焦点を当てている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.443677138272269
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Steganography is the art of hiding information in plain sight. This form of covert communication can be used by bad actors to propagate malware, exfiltrate victim data, and communicate with other bad actors. Current image steganography defenses rely upon steganalysis, or the detection of hidden messages. These methods, however, are non-blind as they require information about known steganography techniques and are easily bypassed. Recent work has instead focused on a defense mechanism known as sanitization, which eliminates hidden information from images. In this work, we introduce a novel blind deep learning steganography sanitization method that utilizes a diffusion model framework to sanitize universal and dependent steganography (DM-SUDS), which both sanitizes and preserves image quality. We evaluate this approach against state-of-the-art deep learning sanitization frameworks and provide further detailed analysis through an ablation study. DM-SUDS outperforms previous sanitization methods and improves image preservation MSE by 71.32%, PSNR by 22.43% and SSIM by 17.30%. This is the first blind deep learning image sanitization framework to meet these image quality results.
• Abstract（参考訳）: ステガノグラフィー(英: Steganography)は、平凡な視界に情報を隠蔽する技法である。 このタイプの隠蔽通信は、悪役によってマルウェアを伝播し、被害者データを流出させ、他の悪役と通信するために使用することができる。 現在の画像ステガノグラフィーの防御はステガナリシスや隠されたメッセージの検出に依存している。 しかし、これらの手法は、既知のステガノグラフィー技術に関する情報を必要としており、容易にバイパスできるため、盲目ではない。 最近の研究は、画像から隠された情報を除去する「衛生化」と呼ばれる防衛機構に焦点を当てている。 本研究では、拡散モデルフレームワークを用いて、画像品質を衛生・保存する普遍的・依存的ステガノグラフィー(DM-SUDS)を衛生化する新しいブラインドラーニング・ステガノグラフィー・サニタイズ手法を提案する。 我々は、最先端のディープラーニング衛生化フレームワークに対するこのアプローチを評価し、アブレーション研究を通じてさらに詳細な分析を行う。 DM-SUDSは以前の衛生方法より優れており、画像保存MSEは71.32%、PSNRは22.43%、SSIMは17.30%改善している。 これは、これらの画像品質結果を満たす最初の盲目的ディープラーニング画像衛生化フレームワークである。

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