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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.08343v2
• Date: Tue, 05 Aug 2025 07:39:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-06 15:23:34.566044
• 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: JPEG画像隠蔽のための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、畳み込みの局所レンジ特性と変換器のグローバルレンジモデリングを統合する。 シュプロゲートステガナライザーの分類された特徴に基づいて、カバーとステゴ間の敵対的損失を計算する。
• 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: Image hiding fully explores the hidden potential of deep learning-based models, aiming to conceal image-level messages within cover images and reveal them from stego images to achieve covert communication. Existing hiding schemes are easily detected by the naked eyes or steganalyzers due to the cover type confined to the spatial domain, single-range feature extraction and attacks, and insufficient loss constraints. To address these issues, we propose a multi-range representations-driven adversarial stego generation framework called MRAG for JPEG image hiding. This design stems from the fact that steganalyzers typically combine local-range and global-range information to better capture hidden traces. Specifically, MRAG integrates the local-range characteristic of the convolution and the global-range modeling of the transformer. Meanwhile, a features angle-norm disentanglement loss is designed to launch multi-range representations-driven feature-level adversarial attacks. It computes the adversarial loss between covers and stegos based on the surrogate steganalyzer's classified features, i.e., the features before the last fully connected layer. Under the dual constraints of features angle and norm, MRAG can delicately encode the concatenation of cover and secret into subtle adversarial perturbations from local and global ranges relevant to steganalysis. Therefore, the resulting stego can achieve visual and steganalysis imperceptibility. Moreover, coarse-grained and fine-grained frequency decomposition operations are devised to transform the input, introducing multi-grained information. Extensive experiments demonstrate that MRAG can achieve state-of-the-art performance.
• Abstract（参考訳）: 画像隠蔽は、隠蔽画像の中に画像レベルのメッセージを隠蔽し、ステゴ画像から隠蔽通信を実現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れた可能性を完全に探求する。 既存の隠れスキームは、空間領域に限定されたカバータイプ、単一範囲の特徴抽出・攻撃、損失制約の不足により、裸眼やステガナライザーで容易に検出できる。 これらの問題に対処するため、JPEG画像隠蔽のための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。 この設計は、ステガナライザーが通常、ローカルレンジとグローバルレンジの情報を組み合わせて、隠れた痕跡をよりよく捉えることに起因している。 具体的には、MRAGは畳み込みの局所的範囲特性と変換器のグローバルな範囲モデリングを統合する。 一方、多範囲表現駆動型機能レベルの対角攻撃を起動するために、角北方向の絡み合い損失を発生させるように設計されている。 カバーとステゴ間の対向損失を、シュプロゲートステガナライザーの分類された特徴、すなわち、最後の完全に連結された層の前の特徴に基づいて計算する。 特徴角とノルムの二重制約の下では、MRAGは表皮と秘密の結合を微妙にエンコードし、ステガナリシスに関連する局所的および大域的な摂動に結び付ける。 したがって、結果として得られるステゴは、視覚的およびステガナリシスの非受容性を達成できる。 さらに、多粒度情報を導入して入力を変換するために、粗粒度および細粒度の周波数分解操作を考案した。 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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