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基于生成对抗网络的无载体信息隐藏
引用本文:段新涛,李宝霞,贾凯,郭玳豆.基于生成对抗网络的无载体信息隐藏[J].河南师范大学学报(自然科学版),2020,48(1):33-37.
作者姓名:段新涛  李宝霞  贾凯  郭玳豆
作者单位:河南师范大学计算机与信息工程学院,河南新乡453007,河南师范大学计算机与信息工程学院,河南新乡453007,河南师范大学计算机与信息工程学院,河南新乡453007,河南师范大学计算机与信息工程学院,河南新乡453007
基金项目:河南省高等学校重点科研项目
摘    要:提出了一种基于生成对抗网络的无载体信息隐藏方法.发送方用伪装图像和Improved Wasserstein GAN生成一张与秘密图像相同的图像,发送方发送伪装图像,接收方收到伪装图像后用生成器生成和秘密图像视觉上相同的图像.与现有的信息隐藏方法相比,该方法不需要修改载体,能够有效地抵抗隐写分析工具的检测,能够达到秘密信息安全传输的目的.

关 键 词:Improved  Wasserstein  GAN  无载体信息隐藏  信息安全

Coverless information hiding based on generative adversarial networks
Duan Xintao,Li Baoxia,Jia Kai,Guo Daidou.Coverless information hiding based on generative adversarial networks[J].Journal of Henan Normal University(Natural Science),2020,48(1):33-37.
Authors:Duan Xintao  Li Baoxia  Jia Kai  Guo Daidou
Abstract:
Keywords:
本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录!
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