論文の概要: DiffStega: Towards Universal Training-Free Coverless Image Steganography with Diffusion Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.10459v1
- Date: Mon, 15 Jul 2024 06:15:49 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-16 16:11:00.014602
- Title: DiffStega: Towards Universal Training-Free Coverless Image Steganography with Diffusion Models
- Title（参考訳）: DiffStega: 拡散モデルを用いたUniversal Training-Free Coverless Image Steganographyを目指して
- Authors: Yiwei Yang, Zheyuan Liu, Jun Jia, Zhongpai Gao, Yunhao Li, Wei Sun, Xiaohong Liu, Guangtao Zhai,
- Abstract要約: カバーレス画像ステガノグラフィ(CIS)は、カバー画像を使用しないことにより、非受容性を高める。
近年の研究では、拡散モデルによるCISの鍵としてテキストプロンプトが活用されている。
そこで我々は,DiffStegaを提案する。DiffStegaは,ユニバーサルアプリケーションのための革新的なトレーニングフリー拡散型CIS戦略である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.17146643777956
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Traditional image steganography focuses on concealing one image within another, aiming to avoid steganalysis by unauthorized entities. Coverless image steganography (CIS) enhances imperceptibility by not using any cover image. Recent works have utilized text prompts as keys in CIS through diffusion models. However, this approach faces three challenges: invalidated when private prompt is guessed, crafting public prompts for semantic diversity, and the risk of prompt leakage during frequent transmission. To address these issues, we propose DiffStega, an innovative training-free diffusion-based CIS strategy for universal application. DiffStega uses a password-dependent reference image as an image prompt alongside the text, ensuring that only authorized parties can retrieve the hidden information. Furthermore, we develop Noise Flip technique to further secure the steganography against unauthorized decryption. To comprehensively assess our method across general CIS tasks, we create a dataset comprising various image steganography instances. Experiments indicate substantial improvements in our method over existing ones, particularly in aspects of versatility, password sensitivity, and recovery quality. Codes are available at \url{https://github.com/evtricks/DiffStega}.
- Abstract（参考訳）: 従来の画像ステガノグラフィーは、許可されていないエンティティによるステガナリシスを避けることを目的として、別のイメージを隠蔽することに焦点を当てている。
カバーレス画像ステガノグラフィ(CIS)は、カバー画像を使用しないことにより、非受容性を高める。
近年の研究では、拡散モデルによるCISの鍵としてテキストプロンプトが活用されている。
しかし、このアプローチでは、プライベートプロンプトの推測時に無効化、セマンティックな多様性のための公開プロンプトの作成、頻繁な送信中のプロンプトリークのリスクという3つの課題に直面している。
これらの課題に対処するため、我々は、ユニバーサルアプリケーションのための革新的なトレーニングフリー拡散ベースのCIS戦略であるDiffStegaを提案する。
DiffStegaは、パスワードに依存した参照イメージを、テキストと並行してプロンプトとして使用し、認証された当事者だけが隠された情報を検索できるようにする。
さらに,不許可な復号化に対するステガノグラフィーの安全性を高めるため,ノイズフリップ手法を開発した。
一般的なCISタスクにまたがる手法を包括的に評価するために,様々な画像ステガノグラフィーインスタンスからなるデータセットを作成する。
実験の結果,既存の手法よりも,特に汎用性,パスワードの感度,回復性などの面で,本手法の大幅な改善が示唆された。
コードは \url{https://github.com/evtricks/DiffStega} で公開されている。
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