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人体姿态引导的鲁棒生成式隐写
来源日期 2026-06-03
来源记录日期 2026-06-03
雷达观测 2026-11-05 00:20
摘要
传统图像隐写术通过将秘密信息嵌入载体图像中实现信息隐蔽传输, 在信息安全和数据通信领域发挥着重要作用. 然而, 信息嵌入过程不可避免地会修改载体图像, 容易被隐写分析工具检测到. 相比之下, 生成式图像隐写术利用生成模型直接从秘密信息生成隐写图像, 从而避免了修改载体图像的问题. 但现有生成式图像隐写方法在面对各种攻击尤其是几何攻击时普遍存在鲁棒性不足的缺陷, 隐藏的信息易受各种攻击破坏而无法有效提取. 为此, 提出一种人体姿态引导的生成式隐写(generative steganography guided by human posture, GSHP)方法. 该方法的核心思想是将秘密信息映射为人体姿态特征, 再将此特征输入生成模型以生成隐写图像. 在信息提取阶段, 通过人体姿态检测算法识别隐写图像中的人体姿态, 进而还原出秘密信息. 由于人体姿态固有的结构稳定性, GSHP对各种攻击表现出了良好的鲁棒性. 广泛的实验也充分证明了GSHP在安全性和鲁棒性方面的优势.
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软件学报 ↗2026 · 正式发表 · DOI: 10.13328/j.cnki.jos.007662
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记录 #1 · 2026-06-03 · 最新观测版本
人体姿态引导的鲁棒生成式隐写
传统图像隐写术通过将秘密信息嵌入载体图像中实现信息隐蔽传输, 在信息安全和数据通信领域发挥着重要作用. 然而, 信息嵌入过程不可避免地会修改载体图像, 容易被隐写分析工具检测到. 相比之下, 生成式图像隐写术利用生成模型直接从秘密信息生成隐写图像, 从而避免了修改载体图像的问题. 但现有生成式图像隐写方法在面对各种攻击尤其是几何攻击时普遍存在鲁棒性不足的缺陷, 隐藏的信息易受各种攻击破坏而无法有效提取. 为此, 提出一种人体姿态引导的生成式隐写(generative steganography guided by human posture, GSHP)方法. 该方法的核心思想是将秘密信息映射为人体姿态特征, 再将此特征输入生成模型以生成隐写图像. 在信息提取阶段, 通过人体姿态检测算法识别隐写图像中的人体姿态, 进而还原出秘密信息. 由于人体姿态固有的结构稳定性, GSHP对各种攻击表现出了良好的鲁棒性. 广泛的实验也充分证明了GSHP在安全性和鲁棒性方面的优势.
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