論文の概要: Implicit Steganography Beyond the Constraints of Modality

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.05496v3
• Date: Tue, 31 Dec 2024 12:18:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-03 22:24:07.671767
• Title: Implicit Steganography Beyond the Constraints of Modality
• Title（参考訳）: モダリティの制約を超えたインプシット・ステガノグラフィー
• Authors: Sojeong Song, Seoyun Yang, Chang D. Yoo, Junmo Kim,
• Abstract要約: クロスモーダルステガノグラフィーは、あるモダリティの秘密情報を他のモダリティに隠蔽する。 Inlicit Neural Representations (INR) に基づく革新的なクロスモーダルステガノグラフィーフレームワーク INRSteg を提案する。 本稿では,複数のデータを隠蔽し,画像,オーディオ,ビデオ,3次元形状を横断的に共有することのできる,マスク付きパラメータ更新による新しいネットワーク割当フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.24251238174342
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Cross-modal steganography is committed to hiding secret information of one modality in another modality. Despite the advancement in the field of steganography by the introduction of deep learning, cross-modal steganography still remains to be a challenge to the field. The incompatibility between different modalities not only complicate the hiding process but also results in increased vulnerability to detection. To rectify these limitations, we present INRSteg, an innovative cross-modal steganography framework based on Implicit Neural Representations (INRs). We introduce a novel network allocating framework with a masked parameter update which facilitates hiding multiple data and enables cross modality across image, audio, video and 3D shape. Moreover, we eliminate the necessity of training a deep neural network and therefore substantially reduce the memory and computational cost and avoid domain adaptation issues. To the best of our knowledge, in the field of steganography, this is the first to introduce diverse modalities to both the secret and cover data. Detailed experiments in extreme modality settings demonstrate the flexibility, security, and robustness of INRSteg.
• Abstract（参考訳）: クロスモーダルステガノグラフィーは、あるモダリティの秘密情報を他のモダリティに隠蔽する。 深層学習の導入によるステガノグラフィーの分野の進歩にもかかわらず、クロスモーダルステガノグラフィーは依然としてこの分野の課題である。 異なるモダリティ間の非互換性は、隠蔽プロセスを複雑にするだけでなく、検出に対する脆弱性の増加をもたらす。 Inlicit Neural Representations (INRs) に基づく革新的なクロスモーダルステガノグラフィーフレームワーク INRSteg を提案する。 本稿では,複数のデータを隠蔽し,画像,オーディオ,ビデオ,3次元形状を横断的に共有することのできる,マスク付きパラメータ更新による新しいネットワーク割当フレームワークを提案する。 さらに、深層ニューラルネットワークのトレーニングの必要性を排除し、メモリと計算コストを大幅に削減し、ドメイン適応の問題を回避する。 私たちの知る限りでは、ステガノグラフィーの分野では、秘密データとカバーデータの両方に多様なモダリティを導入するのはこれが初めてです。 極端なモダリティ設定における詳細な実験は、INRStegの柔軟性、セキュリティ、堅牢性を示している。

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