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基于孪生网络和交叉注意力机制的空域和JPEG图像隐写分析
1
作者
张倩倩
李浩
+2 位作者
张祎
马媛媛
罗向阳
《计算机学报》
北大核心
2025年第6期1305-1326,共22页
近年来,深度学习在图像隐写分析任务中表现出了优越的性能。然而,此类方法在捕获图像中微弱的隐写噪声时,往往会因下采样过程中大量关键细节信息的丢失,导致在检测空域和JPEG隐写图像时难以同时实现高检测准确率。为此,本文基于孪生神...
近年来,深度学习在图像隐写分析任务中表现出了优越的性能。然而,此类方法在捕获图像中微弱的隐写噪声时,往往会因下采样过程中大量关键细节信息的丢失,导致在检测空域和JPEG隐写图像时难以同时实现高检测准确率。为此,本文基于孪生神经网络对图像进行分区域细粒度学习,同时利用交叉注意力机制进一步增强模型全局信息感知能力,提出一种跨通道交叉注意力增强的隐写分析方法(CES-Net)。首先,采用孪生神经网络作为主干网对图像进行分区域学习,以细致地感知空域和JPEG图像的像素信息和微弱的隐写噪声,同时,设计了多样化的高通滤波器和多层卷积作为网络预处理层来获取丰富且高质量的隐写噪声残差;接着,改进了特征提取部分,提出了跨通道交叉注意力网络,使模型提取到更多因隐写嵌入对图像像素相关性造成扰动的隐写特征,用于基于秘密噪声残差等弱信息的隐写图像分类任务;最后,融合子网络学习到的不同区域图像的分类特征,并输入全连接层组成的分类模块对载体和载密图像进行分类,提升检测效果。在隐写和隐写分析领域常用的图像数据集BOSSBase-1.01和BOWs2上进行了大量实验,结果表明,CES-Net方法与现有方法相比,对于空域和JPEG图像的多种主流隐写算法均能达到目前最优的检测准确率,其中,对多种空域隐写算法(WOW、S-UNIWARD和HILL)在不同嵌入比率下生成的载密图像,检测准确率最高分别提升1.27%~25.61%、2.1%~21.73%和1.69%~23.46%;对JPEG图像自适应隐写算法J-UNIWARD在不同嵌入比率下生成的载密图像,CES-Net方法对两种质量因子(QF=75和QF=85)的JPEG图像隐写检测准确率最高分别提升2.34%和2.06%。
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关键词
隐写分析
隐写
孪生网络
交叉注意力机制
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职称材料
基于上下文词预测和窗口压缩编码的数字水印方法
被引量：
1
2
作者
向凌云
黄明豪
+1 位作者
张晨凌
杨春芳
《通信学报》
EI
CSCD
北大核心
2024年第2期213-224,共12页
针对已有自然语言数字水印方法可替换词数量有限以及水印提取效率低的问题,提出了一种基于上下文词预测和窗口压缩编码的数字水印方法。该方法通过神经网络语言模型自动学习原始文本中每个词的上下文语义特征,预测每个词的候选词列表,...
针对已有自然语言数字水印方法可替换词数量有限以及水印提取效率低的问题,提出了一种基于上下文词预测和窗口压缩编码的数字水印方法。该方法通过神经网络语言模型自动学习原始文本中每个词的上下文语义特征,预测每个词的候选词列表,从而扩充可用于嵌入水印信息的可替换词数量。同时,考虑到不同位置的候选词的替换对句子语义的影响存在差异,该方法以由多个词组成的窗口为单位来嵌入水印信息,并通过词替换前后句子间的相似度来优化水印嵌入时候选词的选择。在此基础上,提出了一种语义无关的窗口压缩编码方法,其根据窗口中词的字符信息对窗口进行水印编码,解决了提取水印信息时对词替换位置的原始上下文的依赖。实验结果表明,所提方法在具有较高嵌入容量和文本质量的前提下,大大提高了水印的提取效率。
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关键词
数字水印
词替换
词预测
水印编码
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职称材料
基于特征选择和图卷积表示的JPEG图像隐写者识别
3
作者
张倩倩
张祎
+2 位作者
李浩
马媛媛
罗向阳
《通信学报》
EI
CSCD
北大核心
2023年第7期218-229,共12页
针对JPEG图像隐写检测特征维度过高,导致用户间距离计算复杂且隐写者识别性能下降的问题,提出了一种基于特征选择和图卷积表示的JPEG图像隐写者识别方法。首先,提取每个用户图像集的隐写检测特征并度量特征的可分性,从中选取高可分的特...
针对JPEG图像隐写检测特征维度过高,导致用户间距离计算复杂且隐写者识别性能下降的问题,提出了一种基于特征选择和图卷积表示的JPEG图像隐写者识别方法。首先,提取每个用户图像集的隐写检测特征并度量特征的可分性,从中选取高可分的特征子集;接着,将用户表示为图结构,选取的高可分特征作为图中节点表示,通过训练图卷积神经网络来获得用户特征;最后,考虑类间可分性和类内聚集性,学习到能更大程度捕捉用户差异的表征,提高识别性能。基于常用的BOSSbase-1.01和BOWs图像库的大量实验结果表明,针对利用ns F5、UED、J-UNIWARD等多种主流JPEG隐写方法在图像上嵌入秘密信息的隐写者,所提方法在降低特征维度和计算开销的前提下,多种嵌入比率下的识别准确率均在80.4%以上,并且在低嵌入比率下识别准确率具有明显优势。
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关键词
隐写检测
隐写者识别
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JPEG图像
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职称材料
题名
基于孪生网络和交叉注意力机制的空域和JPEG图像隐写分析
1
作者
张倩倩
李浩
张祎
马媛媛
罗向阳
机构
信息工程大学河南省网络空间态势感知重点实验室
河南
师范
大学
计算机与
信息
工程
学院
河南
师范
大学
河南省
教育人工智能与个性化学习
重点
实验室
出处
《计算机学报》
北大核心
2025年第6期1305-1326,共22页
基金
河南省优秀青年科学基金(252300421233,222300420058)
国家自然科学基金(U23A20305,62172435,62202495)
+2 种基金
国家重点研发计划(2022YFB3102900)
中原学者项目(254000510007)
河南省重点研发专项基金(No.221111321200)资助。
文摘
近年来,深度学习在图像隐写分析任务中表现出了优越的性能。然而,此类方法在捕获图像中微弱的隐写噪声时,往往会因下采样过程中大量关键细节信息的丢失,导致在检测空域和JPEG隐写图像时难以同时实现高检测准确率。为此,本文基于孪生神经网络对图像进行分区域细粒度学习,同时利用交叉注意力机制进一步增强模型全局信息感知能力,提出一种跨通道交叉注意力增强的隐写分析方法(CES-Net)。首先,采用孪生神经网络作为主干网对图像进行分区域学习,以细致地感知空域和JPEG图像的像素信息和微弱的隐写噪声,同时,设计了多样化的高通滤波器和多层卷积作为网络预处理层来获取丰富且高质量的隐写噪声残差;接着,改进了特征提取部分,提出了跨通道交叉注意力网络,使模型提取到更多因隐写嵌入对图像像素相关性造成扰动的隐写特征,用于基于秘密噪声残差等弱信息的隐写图像分类任务;最后,融合子网络学习到的不同区域图像的分类特征,并输入全连接层组成的分类模块对载体和载密图像进行分类,提升检测效果。在隐写和隐写分析领域常用的图像数据集BOSSBase-1.01和BOWs2上进行了大量实验,结果表明,CES-Net方法与现有方法相比,对于空域和JPEG图像的多种主流隐写算法均能达到目前最优的检测准确率,其中,对多种空域隐写算法(WOW、S-UNIWARD和HILL)在不同嵌入比率下生成的载密图像,检测准确率最高分别提升1.27%~25.61%、2.1%~21.73%和1.69%~23.46%;对JPEG图像自适应隐写算法J-UNIWARD在不同嵌入比率下生成的载密图像,CES-Net方法对两种质量因子(QF=75和QF=85)的JPEG图像隐写检测准确率最高分别提升2.34%和2.06%。
关键词
隐写分析
隐写
孪生网络
交叉注意力机制
信息隐藏
Keywords
steganalysis
steganography
siamese neural network
cross-attention
information hiding
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于上下文词预测和窗口压缩编码的数字水印方法
被引量：
1
2
作者
向凌云
黄明豪
张晨凌
杨春芳
机构
长沙理工
大学
计算机与通信
工程
学院
长沙理工
大学
综合交通运输大数据智能处理湖南省
重点
实验室
信息工程大学河南省网络空间态势感知重点实验室
出处
《通信学报》
EI
CSCD
北大核心
2024年第2期213-224,共12页
基金
国家自然科学基金资助项目(No.61972057,No.61872448)
湖南省自然科学基金资助项目(No.2022JJ30623)。
文摘
针对已有自然语言数字水印方法可替换词数量有限以及水印提取效率低的问题,提出了一种基于上下文词预测和窗口压缩编码的数字水印方法。该方法通过神经网络语言模型自动学习原始文本中每个词的上下文语义特征,预测每个词的候选词列表,从而扩充可用于嵌入水印信息的可替换词数量。同时,考虑到不同位置的候选词的替换对句子语义的影响存在差异,该方法以由多个词组成的窗口为单位来嵌入水印信息,并通过词替换前后句子间的相似度来优化水印嵌入时候选词的选择。在此基础上,提出了一种语义无关的窗口压缩编码方法,其根据窗口中词的字符信息对窗口进行水印编码,解决了提取水印信息时对词替换位置的原始上下文的依赖。实验结果表明,所提方法在具有较高嵌入容量和文本质量的前提下,大大提高了水印的提取效率。
关键词
数字水印
词替换
词预测
水印编码
Keywords
digital watermarking
word substitution
word prediction
watermarking coding
分类号
TP309 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
基于特征选择和图卷积表示的JPEG图像隐写者识别
3
作者
张倩倩
张祎
李浩
马媛媛
罗向阳
机构
信息工程大学河南省网络空间态势感知重点实验室
河南
师范
大学
计算机与
信息
工程
学院
出处
《通信学报》
EI
CSCD
北大核心
2023年第7期218-229,共12页
基金
国家重点研发计划基金资助项目(No.2022YFB3102900)
国家自然科学基金资助项目(No.62172435,No.62202495,No.62002103)
+2 种基金
中原科技创新领军人才基金资助项目(No.214200510019)
河南省重点研发专项基金资助项目(No.2211321200)
河南省自然科学基金资助项目(No.222300420058)。
文摘
针对JPEG图像隐写检测特征维度过高,导致用户间距离计算复杂且隐写者识别性能下降的问题,提出了一种基于特征选择和图卷积表示的JPEG图像隐写者识别方法。首先,提取每个用户图像集的隐写检测特征并度量特征的可分性,从中选取高可分的特征子集;接着,将用户表示为图结构,选取的高可分特征作为图中节点表示,通过训练图卷积神经网络来获得用户特征;最后,考虑类间可分性和类内聚集性,学习到能更大程度捕捉用户差异的表征,提高识别性能。基于常用的BOSSbase-1.01和BOWs图像库的大量实验结果表明,针对利用ns F5、UED、J-UNIWARD等多种主流JPEG隐写方法在图像上嵌入秘密信息的隐写者,所提方法在降低特征维度和计算开销的前提下,多种嵌入比率下的识别准确率均在80.4%以上,并且在低嵌入比率下识别准确率具有明显优势。
关键词
隐写检测
隐写者识别
信息隐藏
JPEG图像
Keywords
steganalysis
steganographer identification
information hiding
JPEG image
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于孪生网络和交叉注意力机制的空域和JPEG图像隐写分析
张倩倩
李浩
张祎
马媛媛
罗向阳
《计算机学报》
北大核心
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于上下文词预测和窗口压缩编码的数字水印方法
向凌云
黄明豪
张晨凌
杨春芳
《通信学报》
EI
CSCD
北大核心
2024
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于特征选择和图卷积表示的JPEG图像隐写者识别
张倩倩
张祎
李浩
马媛媛
罗向阳
《通信学报》
EI
CSCD
北大核心
2023
0
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职称材料
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