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J-GLOBAL ID：202202211566514148   整理番号：22A0777860

Wasserstein GANに基づく埋め込みキャリアフリーステガノグラフィ法【JST・京大機械翻訳】

An Embedding Carrier-Free Steganography Method Based on Wasserstein GAN

著者 (3件)： Yu Xi (Chang’an University, Xi’an, Shaanxi, China) ,  Cui Jianming (Chang’an University, Xi’an, Shaanxi, China) ,  Liu Ming (National Computer Network Emergency Response Technical Team/Coordination Center of China, Beijing, China)
資料名： Lecture Notes in Computer Science  (Lecture Notes in Computer Science)
巻： 13156  ページ： 532-545  発行年： 2022年 
JST資料番号： H0078D  ISSN： 0302-9743  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 画像は情報ステガノグラフィの有効なキャリアとして広く研究されているが,低ステガノグラフィ容量は非埋め込みステガノグラフィ法では解決されていない技術的問題である。本論文では,Wasserstein GANに基づくキャリアフリーステガノグラフィ法を提案した。目標情報を分割し,それを訓練されたWaserstein GANに入力し,次に視覚-実画像を生成した。コア設計は,出力結果が,プリセット符号化情報とランダムノイズの間のマッピング関係に従って,訓練されたネットワークで画像に変換されることである。実験結果は,提案方法がステガノグラフィの能力を効果的に改良できることを示した。さらに,結果は,提案方法が複雑なニューラルネットワーク構造に依存しないことを証明した。これに基づき,著者らは,ノイズの長さと符号化情報とノイズの間のマッピング関係を変えることによって,生成された画像の数を減らすことができて,アルゴリズムのステガノグラフィ能力と効率性を改良できることを証明した。Copyright Springer Nature Switzerland AG 2022 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  雑音 ,  視覚 ,  情報 ,  ネットワーク ,  ニューラルネットワーク ,  容量 ,  *画像 ,  不規則雑音 ,  埋込み【挿入】
準シソーラス用語： データハイディング ,  *ステガノグラフィー , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 情報隠蔽 ,  Wasserstein GAN ,  ステガノグラフィアルゴリズム ,  ステガノグラフィ容量 ,  無担体ステガノグラフィ

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  データ保護  (JD01020V)

タイトルに関連する用語 (2件)： GaN ,  埋め込み