論文の概要: A Novel Approach to Image Steganography Using Generative Adversarial Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.00094v1
• Date: Wed, 27 Nov 2024 14:34:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-04 15:50:47.878239
• Title: A Novel Approach to Image Steganography Using Generative Adversarial Networks
• Title（参考訳）: 生成的対向ネットワークを用いた画像ステレオグラフィーの新しいアプローチ
• Authors: Waheed Rehman,
• Abstract要約: 本稿では,GAN(Generative Adversarial Network)のパワーを活用した画像ステガノグラフィー手法を提案する。 慎重に設計されたGANアーキテクチャを用いることで,本手法は,従来のものと視覚的に区別できないステゴイメージの作成を確実にする。 その結果,Pak Signal-to-Noise Ratio (PSNR), Structure similarity Index Measure (SSIM),そして検出に対する堅牢性などの指標が大幅に改善された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: The field of steganography has long been focused on developing methods to securely embed information within various digital media while ensuring imperceptibility and robustness. However, the growing sophistication of detection tools and the demand for increased data hiding capacity have revealed limitations in traditional techniques. In this paper, we propose a novel approach to image steganography that leverages the power of generative adversarial networks (GANs) to address these challenges. By employing a carefully designed GAN architecture, our method ensures the creation of stego-images that are visually indistinguishable from their original counterparts, effectively thwarting detection by advanced steganalysis tools. Additionally, the adversarial training paradigm optimizes the balance between embedding capacity, imperceptibility, and robustness, enabling more efficient and secure data hiding. We evaluate our proposed method through a series of experiments on benchmark datasets and compare its performance against baseline techniques, including least significant bit (LSB) substitution and discrete cosine transform (DCT)-based methods. Our results demonstrate significant improvements in metrics such as Peak Signal-to-Noise Ratio (PSNR), Structural Similarity Index Measure (SSIM), and robustness against detection. This work not only contributes to the advancement of image steganography but also provides a foundation for exploring GAN-based approaches for secure digital communication.
• Abstract（参考訳）: ステガノグラフィーの分野は、様々なデジタルメディアに情報を安全に埋め込む方法の開発に長い間焦点が当てられてきた。 しかし,検出ツールの高度化とデータ隠蔽能力の増大は,従来の手法の限界を明らかにしている。 本稿では,これらの課題に対処するために,GAN(Generative Adversarial Network)のパワーを活用した画像ステガノグラフィー手法を提案する。 慎重に設計されたGANアーキテクチャを用いることで、従来のものと視覚的に区別できないステゴイメージの作成を確実にし、高度なステガナリシスツールによる検出を効果的に抑制する。 さらに、敵のトレーニングパラダイムは、埋め込み能力、非受容性、堅牢性のバランスを最適化し、より効率的でセキュアなデータ隠蔽を可能にする。 提案手法をベンチマークデータセットの一連の実験により評価し,その性能を最小有意ビット置換法(LSB)や離散コサイン変換法(DCT)などのベースライン技術と比較した。 その結果,Pak Signal-to-Noise Ratio (PSNR), Structure similarity Index Measure (SSIM),そして検出に対する堅牢性などの指標が大幅に改善された。 この研究は画像ステガノグラフィーの発展に寄与するだけでなく、セキュアなデジタル通信のためのGANベースのアプローチを探求するための基盤も提供する。

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