DGANS：提升图像隐写模型对抗几何攻击的稳健性

"DGANS：基于双重生成式对抗网络的稳健图像隐写模型" 深度学习在图像处理领域取得了显著成就，特别是在图像隐写技术上，它能够有效地隐藏大量信息于图像中而不易被察觉。然而，关于深度学习模型在图像隐写中的稳健性问题一直未得到充分研究。"DGANS：基于双重生成式对抗网络的稳健图像隐写模型"这篇论文旨在解决这一问题，通过设计一种新的模型——DGANS，提高了图像隐写的抗几何变换攻击能力。 双重生成式对抗网络（DGANS）是由两个串联的生成式对抗网络（GANs）组成。GANs是一种深度学习模型，通常由生成器和判别器两部分构成，用于生成逼真的新数据。在DGANS中，生成器不仅负责隐藏信息，还能生成包含隐藏信息的图像，而提取网络则用于从受几何变换影响的图像中恢复隐藏的信息。这种结构使得DGANS能够处理灰度图像，并将其隐藏在彩色或灰度图像中，同时保持图像的质量和隐蔽性。 为了增强模型的稳健性，DGANS采取了数据增强策略，即对生成的含密图像进行几何变换，如旋转、缩放和平移等。这种数据增强技术使得提取网络在训练过程中能够适应各种几何变换，从而提高其对输入图像变形的鲁棒性。 实验结果显示，DGANS不仅能够在保持高隐藏容量的同时，实现图像信息的有效隐藏，还能够有效抵抗一定范围内的小幅度几何攻击。与同类模型相比，DGANS展示出更好的稳健性，这对于在真实世界中可能面临的各种图像篡改和变形情况来说，是非常重要的。 DGANS为图像隐写领域提供了一个创新的解决方案，通过双重生成式对抗网络的设计，增强了模型在深度学习框架下的稳健性，为安全、可靠的图像信息隐藏提供了新的途径。这一研究对于提升信息安全，尤其是在多媒体数据传输和存储中的隐写技术有着重要的理论和实践意义。