基于自监督学习PBS-Net和通道提纯的信息隐藏主动防御方法
Active defense method for information hiding based on self-supervised learning pbs-net and channel purification
河南师范大学 a. 计算机与信息工程学院; b. 智慧商务与物联网技术河南省工程实验室, 河南 新乡 453007
摘要
信息隐藏主动防御技术作为信息隐藏的对立面，能够阻断非法隐蔽通信的传输。然而，现有的主动防御方法过度依赖载体-载密图像对，无法对未知载密图像主动防御，使其防御的误码率在实际社交网络中降低。针对上述问题，为了在通信双方毫无察觉的情况下彻底阻断秘密信息的传输，提出一种自监督学习盲点网络和通道提纯的主动防御方法。首先，通过像素混洗采样策略降低载密图像中像素之间的空间相关性，将学习方式从监督学习改进为自监督学习；其次，中心掩码卷积和空洞卷积残差块用于消除载密图像中的秘密信息；最后，设计通道提纯模块改善图像纹理细节。该方法无须任何信息隐藏方案的先验知识以及人工操作，使得在主机接收到可疑图像之前消除秘密信息，阻断社交网络中的隐蔽通信。实验结果表明，该方法具有高秘密信息破坏效果和高图像质量，能够达到100%的防御成功率，阻断社交网络中的隐蔽通信。同时，在不同负载率的数据集下，本方法与SC-Net方法和AO-Net方法进行对比，在秘密信息消除方面各提升14.14%和2.91%；在图像质量方面各提升9.14%和43.34%。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(62002103)
河南省优秀青年科学基金资助项目(222300420058)
河南省高等学校重点科研项目资助项目(24A520019)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2024.01.0108
出版期卷: 《计算机应用研究》 优先出版, 2024年第41卷 第12期
发布历史
[2024-09-02] 优先出版
引用本文
马媛媛, 赵颖澳, 徐富永, 等. 基于自监督学习PBS-Net和通道提纯的信息隐藏主动防御方法 [J]. 计算机应用研究, 2024, 41 (12). (2024-09-11). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2024.01.0108. (Ma Yuanyuan, Zhao Ying’ao, Xu Fuyong, et al. Active defense method for information hiding based on self-supervised learning pbs-net and channel purification [J]. Application Research of Computers, 2024, 41 (12). (2024-09-11). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2024.01.0108. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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