基于可逆网络的轻量化图像隐写方案
Lightweight image steganography scheme based on invertible neural network
武警工程大学 网络与信息安全武警部队重点实验室, 西安 710086
摘要
目前，基于深度学习的隐写模型的隐写容量有所提高，但由于网络结构复杂，需要大量的时间来训练。为此，提出轻量化的可逆神经网络结构，并以此设计了高效图像隐写方案，采用基于密集连接的可逆神经网络实现图像的隐藏与恢复，在减少可逆块数量的同时，增加每个可逆块中可逆函数f(·)、r(·)和y(·)的卷积块数量来保证图像质量。这样能够显著降低计算和存储开销，使得模型在计算资源有限的设备上运行更加高效，模型开发和迭代的过程更加高效，有效地节省了宝贵的计算资源。载体图像与秘密图像通过正向隐藏可逆变换生成含密图像，含密图像与随机变量通过反向恢复可逆变换得到恢复图像。实验结果表明，与HiNet算法相比，轻量级网络结构能够得到良好的图像质量且更具安全性，同时训练时间缩短了46%，隐写时间缩短了28%。
基金项目
国家自然科学基金面上项目
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2023.05.0215
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2024年第41卷 第1期
所属栏目: 信息安全技术
出版页码: 266-271
文章编号: 1001-3695(2024)01-042-0266-06
发布历史
[2023-10-07] 优先出版
[2024-01-05] 印刷出版
引用本文
孙文权, 刘佳, 钮可, 等. 基于可逆网络的轻量化图像隐写方案 [J]. 计算机应用研究, 2024, 41 (1): 266-271. (Sun Wenquan, Liu Jia, Niu Ke, et al. Lightweight image steganography scheme based on invertible neural network [J]. Application Research of Computers, 2024, 41 (1): 266-271. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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