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RSS订阅原创 密文域信息隐藏安全性分析研究回顾（2017–2026）
密文域信息隐藏（Reversible Data Hiding in Encrypted Domain, RDH-ED）作为多媒体安全领域的重要研究方向，近年来在云存储、隐私保护、加密检索、医学影像安全等场景中得到了广泛关注。已有大量工作围绕嵌入容量、可逆性、视觉质量等指标展开，算法设计也日趋精巧。然而，许多密文域信息隐藏算法，在安全性层面并没有真正被“当作密码系统”来分析。本文总结了 2017–2026 年间围绕“密文域信息隐藏安全性分析及防御策略。
2025-12-19 18:05:45
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原创 APPLIED SOFT COMPUTING投稿经验
本文记录了向AppliedSoftComputing期刊投稿的真实经历，突出其审稿过程缓慢的特点。从2024年7月投稿到2025年9月收到一审意见耗时14个月，且需要多次催稿才获得反馈。该期刊目前为中科院二区，影响因子6.6。作者建议投稿者预留1.5-2年周期，在长期无进展时可礼貌催稿，但需注意通信权限问题。特别提醒该刊不适合时间紧迫的毕业或职称论文，其"With Editor"状态可能持续较长时间。
2025-12-18 14:22:47
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原创 SPEFL：一种高效、安全且隐私增强的联邦学习中毒攻击防御框架解读
提出SPEFL框架，创新性地解决了联邦学习中的"安全-隐私-效率"三角困境。该框架采用三服务器架构，在密文域实现中位数防御和相关系数检测，有效抵抗中毒攻击并保护梯度隐私。通过三个核心安全协议（SecMed、SecCorr、SecAgg），SPEFL在保持高效计算的同时，成功抵御了50%攻击者比例下的各类攻击，相比现有方案提升141倍效率。实验表明，该方案在HAR、MNIST等数据集上均表现出色，为IoT等资源受限场景提供了实用化的安全联邦学习解决方案。
2025-12-12 09:43:49
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原创 DASS-Net：一种面向退化感知的半对称网络，用于鲁棒图像隐写
摘要： 本文提出DASS-Net，一种退化自适应的半对称网络，用于解决传统可逆神经网络（INN）图像隐写中的关键瓶颈。传统INN因严格对称性对退化（如JPEG、噪声）极度敏感，且联合训练易牺牲不可感知性。DASS-Net通过半对称结构创新：1）CLU模块动态调节隐藏阶段信息混合，提升隐蔽性；2）DAMU模块在提取时自动识别退化类型并动态修正；3）FSEM模块通过频域增强恢复高频损伤。实验表明，DASS-Net在COCO和DIV2K数据集上PSNR达40-42dB（提升10%+），对11种退化的鲁棒性全面领先
2025-12-09 15:16:56
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原创 在隐写域中进行图像识别：不恢复隐私图像的深度隐藏与可识别模型解读
【摘要】本研究提出了一种创新的隐私图像保护框架，允许云端识别隐藏图像内容而不需解密原始数据。通过深度隐写技术，系统将隐私图像特征嵌入普通封面图像，生成视觉不可辨的伪装图像（PSNR达41.8dB），识别网络直接对隐藏图像分类，在MNIST测试中保持98.3%准确率。实验显示该方法在CelebA人脸数据集实现91.6%性别识别准确率，且残差分析无法还原隐私内容。这种"识别但不暴露"的范式突破了传统加密方法的高计算成本限制，为隐私保护AI应用提供了实用解决方案。论文发表于IEEE TNSE
2025-11-17 22:26:10
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原创 OmniGuard：让AI篡改“无处遁形”的混合取证框架
OmniGuard提出了一种融合主动水印与被动检测的混合图像取证框架，能精准识别AI编辑痕迹。传统水印方案易受压缩影响，被动检测易误判。
2025-10-25 14:14:24
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原创 当AI开始 “署名” -AIGC图像水印的技术总结
本文探讨了AIGC图像水印技术的最新进展。随着AI生成图像愈发逼真，水印技术从传统显性标记发展为隐形"DNA"嵌入，主要实现溯源与鉴伪功能。研究重点介绍了Tree-Ring、StableSignature等方案，分析了其优缺点及面临的攻击挑战。最新的WAM技术实现了像素级分区水印，使AI图像具备局部可验证性。当前AIGC水印正从整体认证向语义级追踪进化，但仍面临计算成本、鲁棒性等挑战。该领域呈现出明显的攻防博弈特征，未来或将为AI内容可信认证提供更精细的技术支持。
2025-10-23 15:04:07
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原创 EditGuard：用于篡改定位和版权保护的多功能图像水印技术
EditGuard是一种基于双重水印的AI图像篡改检测框架，可同时实现篡改定位和版权保护。该框架包含篡改定位器、版权提取器和统一隐写网络三个模块，采用小波变换和深度特征提取技术，在无篡改数据训练的情况下，对AI生成内容仍保持90%以上的检测精度。
2025-09-30 10:31:57
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原创 隐私保护的照片分享：基于 Secure JPEG 的解决方案
在社交网络高度发达的今天，照片分享已成为日常生活的一部分。然而，随着名人私照泄露事件、政府监控争议等事件频频发生，人们对的需求越来越强烈。传统社交平台的隐私保护往往设置复杂、功能有限，无法真正解决用户的担忧。阅读了一篇来自 EPFL（瑞士洛桑联邦理工学院）
2025-09-12 12:34:51
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原创 基于多项式同态加密和秘密共享的JPEG可逆信息隐藏
学习题为《Reversible steganography in cipher domain for JPEG images using polynomial homomorphism》的论文随着物联网（IoT）设备的普及，大量敏感数据（如指纹、身份信息）需要在云端传输和存储。传统隐写技术虽然能隐藏信息，但无法保护图像本身的隐私。
2025-09-05 15:04:44
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原创 MFCLIP模型实现通用扩散人脸伪造检测
的迅猛发展带来了极大的安全隐患。在这一背景下，伪造人脸检测（Face Forgery Detection, FFD）技术正成为学术与产业界关注的焦点。然而，，对扩散模型（Diffusion Models）等先进生成范式的伪造样本识别效果不佳。同时，细粒度噪声、跨模态信息等潜在伪造线索尚未被有效挖掘。学习，一种通用扩散人脸伪造检测模型（该工作已被2025年**IEEE Transactions on Information Forensics and Security (TIFS)**正式接收。
2025-06-13 10:06:44
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原创 MorphMark：让AI文本水印既稳又优的新一代自适应技术
MorphMark 的提出，为长期困扰文本水印研究者的“强度-质量平衡难题”提供了新的解法。
2025-06-11 11:10:30
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原创 MMDG++：构筑多模态人脸防伪新防线，攻克伪造攻击与场景漂移挑战
在人脸识别技术日益融入我们生活的今天，从手机解锁到门禁考勤，安全性成为衡量系统可信性的关键。然而，随着攻击手段日益升级，特别是以3D面具、视频翻拍、打印照片等形式出现的伪造攻击（Presentation Attack）不断威胁着人脸识别系统的稳定性与鲁棒性。如何实现的人脸活体检测，成为人工智能与生物识别领域的重要课题。近日，北航、中科院自动化所、大湾区大学、南洋理工大学等联合团队提出新一代多模态人脸防伪框架 ——，为人脸识别系统提供强有力的安全护盾。
2025-06-11 10:58:26
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原创 GURNet——一种用于可逆数据隐藏的门控U型编-解码预测器
新型可逆数据隐藏预测器GURNet，通过门控多尺度模块、特征融合细化模块和多维特征交互模块，有效提升了预测性能。
2025-05-29 08:51:05
458
原创 FedTracker：为联邦学习模型提供所有权验证和可追溯性
《FedTracker: Federated Learning Ownership Verification and Traceability via Multi-Grained Fingerprinting》一文提出了一种创新框架FedTracker，旨在解决联邦学习（FL）中的知识产权保护和数据源追溯问题。随着AI模型训练成本增加和数据隐私法规的严格化，FedTracker通过多粒度指纹技术实现了模型所有权验证（OV）和数据源可追溯性（TC）。
2025-05-13 19:40:10
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原创 基于视觉密码的加密二值图像可逆数据隐藏
视觉密码(Visual Cryptography)”这一术语由Naor和Shamir于1994年在欧密会上首次提出，它将秘密共享与数字图像结合起来。在视觉密码中，秘密信息会被加密并拆分成多个共享图像，只有在将这些共享图像重叠后，原始信息才能恢复出来。
2025-04-09 22:15:42
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原创 密文域可逆信息隐藏的伪造攻击
为探讨 RDH-EI 在云环境下面临的伪造篡改风险，本文在现有安全性分析框架的基础上，以基于块异或-置乱加密（BPCX）的 RDH-EI 算法为例，提出一种针对 RDH-EI 的密文域伪造篡改攻击。提出的密文域伪造攻击中，攻击者截获密文图像或含秘-密文图像，基于估计的密钥修改密文图像的部分像素，实现对密文的伪造篡改，进而影响解密结果。实验结果表明，当 RDH-EI 算法采用安全强度较低的加密方式时，不仅无法有效保护密文图像的内容信息，还会加剧伪造攻击的安全风险，影响密文图像的完整性。
2025-03-21 08:57:11
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原创 隐含水印：在隐含扩散空间中注入和检测水印
隐含水印技术为 AIGC 的版权保护和内容溯源提供了一种创新的解决方案。通过在潜在扩散空间中注入和检测水印，该技术不仅能够实现图像的版权归属和来源追踪，还能够验证图像的完整性。实验结果表明，该技术在保持图像质量的同时，能够有效地抵御各种攻击，展现出强大的鲁棒性。未来，随着技术的不断发展和优化，隐含水印技术有望在更广泛的领域得到应用，为 AIGC 的健康发展保驾护航。
2025-03-19 09:57:21
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原创 DDCM：基于去噪扩散模型的匿名人脸破解技术
DDCM 采用粗到细（coarse-to-fine）自定义预测器（Customized Predictor）：利用编码-解码结构从匿名人脸图像中提取潜在特征，并生成初步的粗糙人脸图像。条件去噪扩散模型（Conditional Denoising Diffusion Probabilistic Model, DDPM）：进一步建模原始人脸与粗糙人脸之间的残差信息，从而生成高质量的去匿名化人脸。
2025-03-09 15:38:29
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原创 JPEG兼容的联合图像压缩与加密算法：一种文件大小保持的新方案
在数字图像传输和存储日益普及的今天，如何在压缩图像的同时保障其安全性成为研究热点。
2025-03-04 12:53:35
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原创 一种基于差分扩展和DNA编码的近似缩略图保护加密技术
TPE技术的目标是在加密图像的同时保留其缩略图的特征，以便用户能够快速识别和管理图像，而无需解密整个图像。此外，随着人工智能和机器学习技术的发展，如何将这些技术与TPE-DNA方案相结合，以提高图像加密的智能化水平，也是一个值得探索的方向。通过结合差分扩展和DNA编码技术，该方案不仅能够有效保护图像隐私，还能在不解密的情况下保留图像的缩略图特征，从而提高了云服务的可用性。总之，随着技术的不断进步，我们有理由相信，TPE-DNA方案将在未来的图像安全领域发挥重要作用，为用户提供更加安全、便捷的云服务体验。
2025-02-23 17:40:26
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原创 密文图像封面选择
在数字信息安全领域，隐写术作为一种保护信息秘密传输的重要技术，一直备受关注。而密文图像封面选择方法的出现，为隐写术的安全性和图像内容保护带来了新的思路和突破。今天，我们将介绍一篇来自《IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology》的最新研究成果——《Cover Selection in Encrypted Images》
2025-02-23 17:20:23
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原创 基于稳定块条件抵抗JPEG重压缩的鲁棒秘密图像共享
SBC-ROSIS通过创新的稳定块条件和多项式秘密共享算法，为秘密图像共享领域带来了突破性进展。它不仅解决了传统方法在面对JPEG重压缩时的脆弱性问题，还在安全性、鲁棒性、隐蔽性和兼容性之间实现了良好的平衡。这一成果为秘密图像共享的实际应用提供了有力支持，尤其是在需要高安全性和抗干扰能力的场景中。
2025-02-17 10:14:09
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原创 WaveRecovery：基于小波变换与恢复技术的屏幕拍摄水印技术
WaveRecovery：基于小波变换与恢复技术的屏幕拍摄水印方案，为数字媒体安全与版权保护领域提供了一种新的技术思路。其创新的结合小波变换和恢复技术的方法，以及在复杂拍摄环境下的鲁棒性表现，使其具有重要的研究价值和应用前景。随着技术的不断发展，我们期待 WaveRecovery 能够在实际应用中发挥更大的作用，为数字媒体的版权保护提供更有力的支持。
2025-02-17 09:57:52
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原创 可逆半色调技术：从噪声图像到高质量彩色图像的转变
提出可逆半色调技术在噪声激励块、逐步优化策略和细节增强表现方面具有显著优势。然而，该技术在蓝噪声与恢复精度的平衡以及对干扰的敏感性方面仍存在挑战。未来的工作可以探索冗余信息嵌入、自校准机制以及提高图像分辨率等方向，以提高图像恢复的鲁棒性和质量。这项技术的发展不仅对图像处理领域有着重要的意义，也为印刷、存储和传输等行业提供了新的解决方案
2025-01-02 10:07:32
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原创 图像处理网络中的模型水印
模型水印技术为深度学习模型的知识产权保护提供了一种新的解决方案。随着技术的不断进步，我们期待更多的研究能够进一步增强模型水印的鲁棒性和安全性，为深度学习模型的商业化应用提供坚实的保障。
2024-12-04 13:12:25
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原创 A novel reversible data hiding method in encrypted images using efficient parametric binary tree lab
加密图像中实现可逆的数据隐藏（Reversible Data Hiding in Encrypted Images, RDHEI），即在不损害图像内容的前提下嵌入和提取额外信息。
2024-09-21 13:18:57
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原创 具身智能（Embodied Intelligence）概述
最近无论是斯坦福机器人炒虾，还是特斯拉官宣机器人进厂，都赚足了眼球，实力证明了具身智能（Embodied Intelligence）的火爆。先不说具身智能是实现AGI的关键环节，也是未来研究的重要方向，从发论文的角度来看，，可见入局具身智能早已成了必然趋势。具身智能（Embodied Intelligence）是人工智能和认知科学中的一个研究方向，着重于研究智能体如何通过与物理环境的互动来获得和展现智能。与传统的计算机智能不同，具身智能强调智能体的身体和环境在认知过程中的重要性。
2024-08-31 11:12:00
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原创 密文域可逆信息隐藏与掩码自动编码器（MAE）
该文将上述的掩码自动编码机做了改进，有原始的块级改为像素级，用于预测并恢复原始图像。算法框架：加密后腾出空间，即先加密后嵌入信息，加密方法可以采用任意安全的加密算法。学习这篇文章主要原因是结合了去年较火的MAE技术，思考密文域可逆信息隐藏的新方向。提出了一种为VRAE RDHEI设计的像素级MAE像素预测器。重点关注图像的像素级表示，而不是语义级表示。采用基于极化码的数据嵌入机制。
2024-08-24 09:42:21
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原创 图像增强技术简介
定量评价图像增强效果目前还没有业界统一接受的标准与尺度，目前通常采用的方法是从图像的信息量、标准差、均值、纹理度量值和具体研究对象的光谱特征值等方面与原始图像进行比较评价。定性分析的主要优点是可以从一幅图像中有选择地对具体研究对象进行重点比较和评价，即定性分析可以对图像的局部或具体研究目标进行评价，具有灵活性和广泛的适应性。图像噪声按其产生的原因可分为外部噪声和内部噪声。定性评价主要根据人的主观感觉，对图像增强的视觉效果进行评判，一般主要对图像的清晰度、色调、纹理等几方面进行主观评价。
2024-08-19 16:29:10
1168
原创 计算机专业：黄金时代是否依旧？
站在分岔路口上的高考生，面临的不仅是专业的选择，更是对未来职业生涯的规划。计算机技术与医疗、金融、制造等领域的结合日益紧密，这不仅拓宽了计算机专业毕业生的就业面，也提高了他们的职业价值。考生在选择时，需要结合自己的兴趣、能力和未来规划，做出理性的决策。而作为从业者，保持学习和成长的心态，提升综合能力，才能在这个充满挑战和机遇的行业中脱颖而出。因此，考生需要权衡自己的兴趣、能力和未来的职业规划，做出明智的选择。希望每一个高考生都能找到适合自己的方向，在未来的职业生涯中，实现自己的梦想。
2024-06-16 09:50:05
838
4
原创 ACM Transactions on Multimedia Computing Communications and Applications(TOMM投稿经验)
投稿经验
2024-05-31 08:50:46
7173
17
Reversible Data Hiding in Color Image with Grayscale Invariance
2023-08-10
同态加密域可逆信息隐藏
2021-03-20
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