2301_81845359的博客

针对现有的可证明安全的图像隐写不能抵抗有损图像操作，而现有的生成图像隐写不能证明安全问题，提出一种基于潜在向量优化的可证明安全的图像隐写方法，该方法受到逆采样器和噪声层的启发。

可证安全隐写追求载体质与载密质分布难以区分。典型的方法，即基于拒绝采样的两种构造方法——伪随机函数族、无偏函数；利用生成模型的分布生成能力，实现可证安全的隐写方法。

EditGuard是一个创新的前瞻性取证框架，旨在统一版权保护和篡改无关的定位，特别是针对基于AIGC的编辑方法。

END、De-END、INN、Separable Decoders、Dual-Watermark Encoder.....

JPEG重压缩；鲁棒隐写；格点嵌入；鲁棒系数集

用于高质量图像的鲁棒自适应隐写术方法；PMAS；精细抖动机制PDM；后处理；频域

向上鲁棒自适应隐写术；抖动调制；特定截断；整体缩放；STC

这篇论文提出了一种自适应隐写术方法，通过传输通道匹配、选择抗压缩的载体序列、模拟嵌入过程来识别不稳定元素、计算失真、应用自适应STC-ECC策略减少校验码数量以增强安全性，结合残差信息调整抖动调制方向，嵌入秘密信息，并在模拟JPEG压缩环境下进行重压缩修改，最终评估和测试隐写图像的性能，以实现在社交网络等有损环境中的高效、安全的信息隐藏。

JPEG重压缩；鲁棒隐写共享方案；稳定块；阴影块；秘密共享算法

隐写系统内的传输失真很容易导致揭示和隐形性能的显著降低。先前的研究在不同失真方面缺乏足够的适应性，这阻碍了鲁棒图像隐写术性能的提高。本文提出了联合自适应鲁棒隐写网络（JARS-Net）。具体来说，首次提出了分层注意可逆（HAI）机制，通过逐渐调整和融合来自不同深度和尺度的封面秘密信息实现自适应特征调整。此外，提出了自适应密钥学习（AKL）作为一种自适应的隐写策略，用于在不同失真下生成秘密恢复的自适应密钥。