深度学习在数字隐写术与隐写分析中的应用

"这篇PPT深入探讨了2015年以来深度学习在隐写术（Steganography）和隐写分析（Steganalysis）中的应用。由Marc CHAUMONT在2018年11月2日于法国蒙彼利埃的LIRMM（CNRS、Univ Montpellier、Univ Nimes的研究机构）进行讲解，并在2018年10月30日在法国雷恩的Inria Rennes / IRISA举办的“Mini-Workshop: Image Signal & Security”研讨会上做了教程分享。主要内容包括深度学习在隐写领域的简介、卷积神经网络的基础、对抗性方法的简述以及结论。" 深度学习在隐写术和隐写分析中的应用始于2015年，该领域的发展极大地提高了信息隐藏和检测的效率与精确度。Marc CHAUMONT的讲解首先介绍了隐写术和隐写分析的基本概念，隐写术是将秘密信息隐藏在普通载体（如图像、音频或文本）中的技术，而隐写分析则是检测这种隐藏行为的方法。 在卷积神经网络（CNN）部分，Marc CHAUMONT可能讨论了CNN如何通过多层次的特征学习来识别和提取图像中的隐藏模式，这对于隐写分析至关重要。CNN可以自动学习从像素级别到高级抽象特征的表示，从而帮助区分经过隐写处理的图像和原始图像。 在对抗性方法的讨论中，可能会涉及到如何利用深度学习构建对抗性的隐写系统和分析模型。这些方法通常包括训练模型来对抗特定的检测算法，以实现更隐蔽的信息隐藏，或者设计能够抵御隐藏信息检测的防御策略。 2016-2017年以来，隐写分析出现了两种主要方法：传统的两步学习方法和深度学习方法。传统的两步学习方法，如[EC2012]和[Rich2012]，通常包括特征提取和分类两个阶段；而深度学习方法，如[Yedroudj-Net2018]和[SRNet2018]，则通过端到端的学习过程，直接从原始数据中学习并预测是否存在隐藏信息，这种方法通常能提供更高的性能。 这份PPT全面涵盖了深度学习在隐写术和隐写分析中的最新进展，对于理解这个领域的研究动态和技术趋势具有很高的价值。它不仅讨论了基础理论，还介绍了实际应用案例，为研究人员和实践者提供了深入的洞见。