論文の概要: Robust Message Embedding via Attention Flow-Based Steganography
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.16414v2
- Date: Sat, 23 Nov 2024 04:56:00 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-26 14:15:37.637679
- Title: Robust Message Embedding via Attention Flow-Based Steganography
- Title（参考訳）: Attention Flow-based Steganography を用いたロバストメッセージ埋め込み
- Authors: Huayuan Ye, Shenzhuo Zhang, Shiqi Jiang, Jing Liao, Shuhang Gu, Dejun Zheng, Changbo Wang, Chenhui Li,
- Abstract要約: 画像ステガノグラフィーは、ホスト画像に情報を隠蔽し、元のものと知覚的に区別できないステゴ画像を得る。
本稿では,ホスト画像中のQRコードを介してメッセージを隠蔽する機能を持つ,Robust Message Steganography (RMSteg) と呼ばれる新しいメッセージ埋め込み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）: 34.35209322360329
- License:
- Abstract: Image steganography can hide information in a host image and obtain a stego image that is perceptually indistinguishable from the original one. This technique has tremendous potential in scenarios like copyright protection, information retrospection, etc. Some previous studies have proposed to enhance the robustness of the methods against image disturbances to increase their applicability. However, they generally cannot achieve a satisfying balance between the steganography quality and robustness. Instead of image-in-image steganography, we focus on the issue of message-in-image embedding that is robust to various real-world image distortions. This task aims to embed information into a natural image and the decoding result is required to be completely accurate, which increases the difficulty of data concealing and revealing. Inspired by the recent developments in transformer-based vision models, we discover that the tokenized representation of image is naturally suitable for steganography task. In this paper, we propose a novel message embedding framework, called Robust Message Steganography (RMSteg), which is competent to hide message via QR Code in a host image based on an normalizing flow-based model. The stego image derived by our method has imperceptible changes and the encoded message can be accurately restored even if the image is printed out and photoed. To our best knowledge, this is the first work that integrates the advantages of transformer models into normalizing flow. Our experiment result shows that RMSteg has great potential in robust and high-quality message embedding.
- Abstract（参考訳）: 画像ステガノグラフィーは、ホスト画像に情報を隠蔽し、元のものと知覚的に区別できないステゴ画像を得る。
このテクニックは、著作権保護や情報レトロスペクションといったシナリオにおいて、大きな可能性を秘めています。
従来の研究では、画像障害に対する手法の堅牢性を高め、適用性を高めることが提案されている。
しかし、それらは一般に、ステガノグラフィーの品質と堅牢性の間の満足のいくバランスを達成できない。
イメージ・イン・イメージ・ステガノグラフィーの代わりに、様々な実世界の画像歪みに対して堅牢なメッセージ・イン・イメージの埋め込みの問題に焦点を当てる。
この課題は、情報を自然な画像に埋め込むことを目標とし、復号結果を完全に正確にする必要があるため、データの隠蔽と公開の難しさが増大する。
近年のトランスフォーマーベース視覚モデルの発展に触発されて、画像のトークン化表現がステガノグラフィータスクに自然に適していることが判明した。
本稿では,正規化フローベースモデルに基づくホスト画像中のQRコードを介してメッセージを隠蔽する機能を持つ,Robust Message Steganography (RMSteg) と呼ばれる新しいメッセージ埋め込みフレームワークを提案する。
本手法により得られたステゴ画像は, 画像が印刷されて写真化されても, エンコードされたメッセージを正確に復元することができる。
私たちの知る限りでは、トランスフォーマーモデルの利点を正規化フローに統合する最初の研究である。
実験の結果、RMStegは、堅牢で高品質なメッセージ埋め込みにおいて大きな可能性を秘めていることがわかった。
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