論文の概要: Stable Messenger: Steganography for Message-Concealed Image Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.01284v1
• Date: Sun, 3 Dec 2023 05:02:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-05 18:05:34.285572
• Title: Stable Messenger: Steganography for Message-Concealed Image Generation
• Title（参考訳）: 安定したメッセンジャー: メッセージ駆動画像生成のためのステガノグラフィ
• Authors: Quang Nguyen, Truong Vu, Cuong Pham, Anh Tran, Khoi Nguyen
• Abstract要約: 我々は、より総合的な評価のために、デコードされたメッセージ全体を評価する新しいメトリクスである「メッセージ精度」を導入する。 メッセージの精度を高めるために調整された適応的普遍的損失であるLog-Sum-Exponential(LSE)損失を提案する。 我々はまた、事前訓練された安定拡散を利用した高度なステガノグラフィー画像生成のための新しい潜在認識符号化手法である Approach を導入している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.770118539610039
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In the ever-expanding digital landscape, safeguarding sensitive information remains paramount. This paper delves deep into digital protection, specifically focusing on steganography. While prior research predominantly fixated on individual bit decoding, we address this limitation by introducing ``message accuracy'', a novel metric evaluating the entirety of decoded messages for a more holistic evaluation. In addition, we propose an adaptive universal loss tailored to enhance message accuracy, named Log-Sum-Exponential (LSE) loss, thereby significantly improving the message accuracy of recent approaches. Furthermore, we also introduce a new latent-aware encoding technique in our framework named \Approach, harnessing pretrained Stable Diffusion for advanced steganographic image generation, giving rise to a better trade-off between image quality and message recovery. Throughout experimental results, we have demonstrated the superior performance of the new LSE loss and latent-aware encoding technique. This comprehensive approach marks a significant step in evolving evaluation metrics, refining loss functions, and innovating image concealment techniques, aiming for more robust and dependable information protection.
• Abstract（参考訳）: デジタルの世界では、機密情報の保護が最重要である。 本稿では,デジタル・プロテクション,特にステガノグラフィーに焦点をあてた。 先行研究は主に個々のビットデコードに固定していたが、より包括的評価のためにデコードされたメッセージの全体を評価する新しい指標である ``message accuracy''' を導入することでこの制限に対処した。 さらに,ログサム指数損失(LSE)と呼ばれるメッセージ精度を向上させるために調整された適応的ユニバーサル損失を提案し,近年のメッセージ精度を大幅に向上させた。 さらに,高度なステガノグラフィ画像生成のために事前訓練された安定拡散を利用して,画像品質とメッセージ復元のトレードオフをより良くする,新しい潜在認識エンコーディング手法である \approach を導入する。 実験結果を通じて,新しいLSE損失と潜在認識符号化技術の優れた性能を実証した。 この包括的なアプローチは、評価指標の進化、損失関数の精製、画像隠蔽技術の革新において重要なステップであり、より堅牢で信頼性の高い情報保護を目指している。

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