基于深度学习的信息隐藏方法

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摘要

基于深度学习的信息隐藏方法，涉及通讯安全技术的技术领域。包括如下步骤：训练一个评估网络；利用评估网络来训练编码器ε和解码器D；利用自然图像的概率分布中采样得到RGB通道载体图像C，编码器ε隐写图像S，代表被隐藏在载体图像中的二进制信息。训练开始后，将待将待隐写的秘密信息分为n组秘密信息片，并对每片秘密信息片编码得到若干组秘密信息位向量，使用深度神经网络模型，以载体图片与秘密信息作为驱动，输入到神经网络的编码器模块生成隐写图像；判别网络将隐写图像与载体图像联合进行分析，比较相似度，判断是否为隐写图像。本发明能够达到普适性、高安全性和高可靠性，为下一代保密通信提供技术支持和有效保障。

基本信息

专利标题：

基于深度学习的信息隐藏方法

专利标题（英）：

暂无

公开（公告）号：

CN111711821A

申请号：

CN202010545261.7

公开（公告）日：

2020-09-25

申请日：

2020-06-15

授权号：

CN111711821B

授权日：

2022-06-10

发明人：

曹寅潘子宇赵扶坤陈静

申请人：

南京工程学院

申请人地址：

江苏省南京市江宁区弘景大道1号

代理机构：

南京睿之博知识产权代理有限公司

代理人：

杨雷

优先权：

CN202010545261.7

主分类号：

H04N19/467

IPC分类号：

H04N19/467 G06N3/08 G06N3/04