論文の概要: Diffusion-Based Hierarchical Image Steganography

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.11523v1
• Date: Sun, 19 May 2024 11:29:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-21 15:22:21.053952
• Title: Diffusion-Based Hierarchical Image Steganography
• Title（参考訳）: 拡散に基づく階層型画像ステレオグラフィー
• Authors: Youmin Xu, Xuanyu Zhang, Jiwen Yu, Chong Mou, Xiandong Meng, Jian Zhang,
• Abstract要約: Hierarchical Image Steganographyは、複数のイメージを単一のコンテナに埋め込むセキュリティとキャパシティを高める新しい方法である。 フローモデルの可逆性とともに拡散モデルの堅牢性を利用する。 この革新的な構造は、コンテナイメージを自律的に生成し、複数の画像やテキストを安全かつ効率的に隠蔽することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 60.69791384893602
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper introduces Hierarchical Image Steganography, a novel method that enhances the security and capacity of embedding multiple images into a single container using diffusion models. HIS assigns varying levels of robustness to images based on their importance, ensuring enhanced protection against manipulation. It adaptively exploits the robustness of the Diffusion Model alongside the reversibility of the Flow Model. The integration of Embed-Flow and Enhance-Flow improves embedding efficiency and image recovery quality, respectively, setting HIS apart from conventional multi-image steganography techniques. This innovative structure can autonomously generate a container image, thereby securely and efficiently concealing multiple images and text. Rigorous subjective and objective evaluations underscore our advantage in analytical resistance, robustness, and capacity, illustrating its expansive applicability in content safeguarding and privacy fortification.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,拡散モデルを用いて複数のイメージを単一のコンテナに埋め込む際のセキュリティとキャパシティを高める新しい手法である階層画像ステガノグラフィを提案する。 HISは、その重要性に基づいて画像に様々なレベルの堅牢性を割り当て、操作に対する保護の強化を保証する。 フローモデルの可逆性とともに拡散モデルの堅牢性を適応的に活用する。 Embed-FlowとEnhance-Flowの統合により、従来のマルチイメージステガノグラフィー技術とは違い、埋め込み効率と画像回復品質が向上する。 この革新的な構造は、コンテナイメージを自律的に生成し、複数の画像やテキストを安全かつ効率的に隠蔽することができる。 厳格な主観的および客観的評価は、分析的抵抗性、堅牢性、能力の優位性を示し、コンテンツ保護とプライバシーの強化におけるその拡張可能性を示している。

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