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針對信息隱藏中含密栽體會留有修改痕跡，從根本上難以抵抗基于統計的隱寫分析算法檢測的問題，提出一種基于生成對抗網絡（ GAN）的信息隱藏方案。該方案首先利用生成對抗網絡中的生成模型G以噪聲為驅動生成原始栽體信息；其次，使用±1嵌入算法，將秘密消息嵌入到生成的栽體信息中生成含密信息；最終，將含密信息與真實圖像樣本作為生成對抗網絡中判別模型D的輸入，進行迭代優化，同時使用判別模型S來檢測圖像是否存在隱寫操作，反饋生成圖像質量的特性，G＆D&S三者在迭代過程中相互競爭，性能不斷提高。該方案所采用的策略與SGAN（ Steganographic GAN）和SSGAN（ Secure Steganography based on GAN）兩種方案不同，主要區別是將含密信息與真實圖像樣本作為判別模型的輸入，對于判別網絡D進行重構，使網絡更好地評估生成圖像的性能。與SGAN和SSGAN相比，該方案使得攻擊者在隱寫分析正確性上分別降低了13.1 qo和6.4010。實驗結果表明，新的信息隱藏方案通過生成更合適的栽體信息來保證信息隱藏的安全性，能夠有效抵抗隱寫算法的檢測，在抗隱寫分析和安全性指標上明顯優于對比方案。
信息隱藏是將秘密信息以不可見的方式隱藏在一個宿主信號中，并在需要時將秘密信息提取出來，以達到隱蔽通信和版權保護等目的。它主要用于特定雙方的秘密通信，特別是在快速增長的社交網絡中，有豐富的圖像和視頻作為載體，這為信息隱藏提供了更多的機會和挑戰。圖1是信息隱藏的典型模型。
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