С. А. Шустов, Р. В. Мещеряков

Модель стеганографического встраивания информации в изображения с использованием методов глубокого обучения

В работе представлена модель стеганографического встраивания информации с использованием глубоких нейронных сетей, позволяющая незаметно встраивать информацию в цветные изображения таким образом, что она может быть извлечена с помощью камеры смартфона. Предложенный подход сочетает преимущества стеганографии и удобство, присущее QR-кодам (двумерный код), сохраняя высокое визуальное качество изображений и обеспечивая устойчивость к реальным искажениям, возникающим при съёмке, при этом ключевая особенность модели – встраивание данных преимущественно в высокочастотные области, что минимизирует заметные артефакты и повышает скрытность встраивания. Экспериментально показано, что можно встраивать до 256 бит секретной информации, сохраняя высокое качество (PSNR (пиковое отношение сигнал/шум, англ. Peak Signal-to-Noise Ratio) 31 дБ, SSIM (индекс структурного сходства, англ. Structural Similarity Index) ≈ 0,88) и достигая нулевого коэффициента ошибок при извлечении.

КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА: стеганография; нейронные сети; высокочастотные области; глубокое обучение; скрытая информация; извлечение данных смартфоном.