論文の概要: Provably Secure Robust Image Steganography via Cross-Modal Error Correction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.12206v1
• Date: Sun, 15 Dec 2024 16:10:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-18 13:59:15.299612
• Title: Provably Secure Robust Image Steganography via Cross-Modal Error Correction
• Title（参考訳）: クロスモーダル誤差補正によるロバスト画像ステガノグラフィー
• Authors: Yuang Qi, Kejiang Chen, Na Zhao, Zijin Yang, Weiming Zhang,
• Abstract要約: 本稿では,最先端自己回帰(AR)画像生成モデルに基づく高品質で確実かつ堅牢な画像ステガノグラフィー手法を提案する。 我々は、損失画像の復元を支援するため、ステゴ画像からステゴテキストを生成するクロスモーダルな誤り補正フレームワークを用いる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.087977275900396
• License:
• Abstract: The rapid development of image generation models has facilitated the widespread dissemination of generated images on social networks, creating favorable conditions for provably secure image steganography. However, existing methods face issues such as low quality of generated images and lack of semantic control in the generation process. To leverage provably secure steganography with more effective and high-performance image generation models, and to ensure that stego images can accurately extract secret messages even after being uploaded to social networks and subjected to lossy processing such as JPEG compression, we propose a high-quality, provably secure, and robust image steganography method based on state-of-the-art autoregressive (AR) image generation models using Vector-Quantized (VQ) tokenizers. Additionally, we employ a cross-modal error-correction framework that generates stego text from stego images to aid in restoring lossy images, ultimately enabling the extraction of secret messages embedded within the images. Extensive experiments have demonstrated that the proposed method provides advantages in stego quality, embedding capacity, and robustness, while ensuring provable undetectability.
• Abstract（参考訳）: 画像生成モデルの急速な発展により、ソーシャルネットワーク上で生成した画像の普及が促進され、画像ステガノグラフィーの安全性が向上した。 しかし、既存の手法では、生成された画像の品質の低下や、生成プロセスにおける意味制御の欠如といった問題に直面している。 より効果的で高能率な画像生成モデルで、かつ、ソーシャルネットワークにアップロードされた後でもステゴ画像が正確に秘密メッセージを抽出し、JPEG圧縮などのロス処理を受けることを保証するために、Vector-Quantized (VQ)トークンを用いた最先端の自己回帰(AR)画像生成モデルに基づく高品質で確実で堅牢な画像ステガノグラフィー手法を提案する。 さらに、画像からステゴテキストを生成するクロスモーダルな誤り訂正フレームワークを用いて、損失画像の復元を支援し、最終的に画像内に埋め込まれた秘密メッセージの抽出を可能にする。 実験の結果, 提案手法はステゴ品質, 埋込み能力, 頑健性に優れ, 証明不能な検出性を確保していることがわかった。

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