【摘 要】
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随着信息技术的不断发展，信息交流变得越来越方便，同时安全性也受到越来越多的挑战，相关的安全性技术也越来越受到关注。信息隐藏技术中的隐写术可以将秘密信息隐藏在载体中传递而不引起第三方关注。因此隐写术成为常用的保证信息安全性的技术。本文以图像作为隐写的载体信号，使用深度学习模型进行空域隐写，论文的主要成果包括： 1.提出一种基于特征重建的感知损失的隐写方案。该方案参考迁移学习的相关研究成果，采用常见
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随着信息技术的不断发展，信息交流变得越来越方便，同时安全性也受到越来越多的挑战，相关的安全性技术也越来越受到关注。信息隐藏技术中的隐写术可以将秘密信息隐藏在载体中传递而不引起第三方关注。因此隐写术成为常用的保证信息安全性的技术。本文以图像作为隐写的载体信号，使用深度学习模型进行空域隐写，论文的主要成果包括：
1.提出一种基于特征重建的感知损失的隐写方案。该方案参考迁移学习的相关研究成果，采用常见的迁移学习模型提取载体图像的特征表示，之后对该特征表示进行特征选择操作以保留其中主要的部分，然后采用量化操作在保留的特征表示中嵌入秘密信息，最后使用模型的损失函数对隐写图像进行优化。该模型的损失函数分成两部分：图像质量部分和特征重建部分，分别保证隐写图像的质量以及秘密信息的嵌入效果。实验结果显示生成的隐写图像具有比较高的图像质量，但是隐写方案存在处理速度较慢和泛用性比较一般的缺点。
2.为了解决基于感知损失的隐写方案的缺点，在该方案的基础上引入生成对抗网络(Generative Adversarial Networks，GAN)模型，提出基于GAN的改良隐写方案FRGAN(Feature Reconstruction GAN)。FRGAN整体上包括1个生成器，1个判别器和1个提取器。生成器由输入的载体图像和秘密信息直接生成对应隐写图像，提升隐写的泛化性以及加快训练速度；判别器采用成熟的隐写分析方案提升隐写安全性；提取器采用原来的隐写方案的迁移学习模型保证秘密信息嵌入和提取的效果。
经过实验对比发现，FRGAN相比传统隐写方案更能对抗隐写分析的检测并且隐写图像质量更高。与同样使用深度学习的隐写方案相比，FRGAN拥有更高的图像质量，而且FRGAN的鲁棒性更好。
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