論文の概要: Towards Imperceptible JPEG Image Hiding: Multi-range Representations-driven Adversarial Stego Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.08343v1
• Date: Fri, 11 Jul 2025 06:45:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-14 18:03:54.263406
• Title: Towards Imperceptible JPEG Image Hiding: Multi-range Representations-driven Adversarial Stego Generation
• Title（参考訳）: JPEG画像の認識不能化に向けて:マルチレンジ表現駆動型対角ステレオ生成
• Authors: Junxue Yang, Xin Liao, Weixuan Tang, Jianhua Yang, Zheng Qin,
• Abstract要約: 我々は、色付きJPEG画像の深い隠蔽に、世代ベースの敵攻撃を導入する。 本稿ではMRAGと呼ばれるマルチレンジ表現駆動型逆スチーゴ生成フレームワークを提案する。 MRAGは最先端のパフォーマンスを達成することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.5984577708016
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep hiding has been exploring the hiding capability of deep learning-based models, aiming to conceal image-level messages into cover images and reveal them from generated stego images. Existing schemes are easily detected by steganalyzers due to their large payloads and their limitation to feature extraction based solely on either pure convolution or pure transformer operators within a single range, as well as pixel-level loss constraints. To address the issue, in this paper, we introduce generation-based adversarial attacks into color JPEG image deep hiding and propose a multi-range representations-driven adversarial stego generation framework called MRAG from a steganalysis perspective. Specifically, we integrate the local-range neighbor reception characteristic of the convolution and the global-range dependency modeling of the transformer to construct MRAG. Meanwhile, we use the transformed images obtained through coarse-grained and fine-grained frequency decomposition as inputs, introducing multi-grained information. Furthermore, a features angle-norm disentanglement loss is designed to constrain the generated stegos closer to covers in the angle and norm space of the steganalyzer's classified features. Consequently, small yet effective adversarial perturbations can be injected into the process of generating stegos, ensuring that stegos maintain favorable secret restorability and imperceptibility. Extensive experiments demonstrate that MRAG can achieve state-of-the-art performance.
• Abstract（参考訳）: 深い隠蔽は、画像レベルのメッセージを隠蔽し、生成されたステゴ画像からそれらを明らかにすることを目的として、ディープラーニングベースのモデルの隠蔽能力を模索してきた。 既存のスキームは、大きなペイロードと、純粋な畳み込み演算子または純粋なトランスフォーマー演算子のみに基づく特徴抽出の制限、およびピクセルレベルの損失制約のために、ステガナライザーによって容易に検出できる。 そこで,本稿では,色JPEG画像の深部隠蔽に対する生成に基づく逆方向攻撃を導入し,ステガナリシスの観点からMRAGと呼ばれる多範囲表現駆動型逆方向ステゴ生成フレームワークを提案する。 具体的には、畳み込みの局所的な近接受信特性と変換器のグローバルレンジ依存性モデリングを統合し、MRAGを構築する。 一方、粗粒度および細粒度の周波数分解によって得られた変換画像を入力として用いて、多粒度情報を導入する。 さらに、ステガナライザーの分類された特徴の角度と標準空間において、生成したステゴをカバーに近づき、角度-北方向の歪み損失を抑えるように設計されている。 その結果、ステゴを発生させる過程では、小さいが効果的な敵の摂動が注入され、ステゴが好適な秘密回復性と非受容性を維持できる。 MRAGが最先端のパフォーマンスを達成できることを示す実験が盛んである。

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