论文阅读《Robust Adaptive Steganography Based on Adaptive STC-ECC》基于自适应STC-ECC策略的鲁棒隐写术

TMM 2024 杭州电子科技大学

Yao Ye, Huang Linchao, Wang Hui, Chang Qi, Ren Yizhi, Xiao Fengjun*. Robust Adaptive Steganography Based on Adaptive STC-ECC, IEEE Transactions on Multimedia, 2024, 26, 5477-5489.  DOI: 10.1109/TMM.2023.3334487.

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一、背景介绍

随着在线社交网络（OSNs）的日益普及，隐蔽通信正迅速从电子邮件等无损信道转向有损信道，特别是社交网络。为应对这一趋势，鲁棒自适应隐写术成为在有损传输信道中隐藏信息的主流技术。以往的方法旨在通过利用静态抗压缩域、校验子格编码（STC）和纠错码（ECC）来应对传输过程中JPEG图像压缩的挑战。其中，图1(a)中使用的"静态抗压缩域&ECC-STC"框架，在STC解码过程中，错误扩散现象会导致提取秘密信息的准确性降低。图1(b)中采用的"静态抗压缩域&STC-ECC"框架，首先进行STC嵌入，然后用ECC对生成的隐码序列进行编码，以产生更少的校验码。这一改进大大提高了信息提取的准确性。然而，在静态嵌入域中使用此策略，即使嵌入较小的有效载荷，也会嵌入固定数量的校验码，从而影响其安全性。  

图1 静态抗压缩域&ECC-STC"框架

在隐写术中，静态抗压缩域、校验子格编码（STC）和纠错码（ECC）是提高隐写算法鲁棒性和安全性的关键技术。下面分别解释这些概念以及它们在隐写术中的应用：

1. 静态抗压缩域（Compression-Resistant Domains）：

   • 定义：静态抗压缩域是指在图像经过压缩（如JPEG压缩）和解压后，变化不大的图像区域或DCT系数。这些区域对压缩过程具有较高的抵抗力，因此在这些区域嵌入的信息更不容易在压缩过程中丢失。
   • 应用：在设计隐写算法时，可以选择这些抗压缩的区域作为嵌入秘密信息的位置。例如，可以选择JPEG图像中那些即使在高压缩率下也不太变化的高频DCT系数作为嵌入域，以提高隐写信息的鲁棒性。

2. 校验子格编码（Syn