以神經(jīng)網(wǎng)絡模型為載體的魯棒隱寫方法

摘要： 神經(jīng)網(wǎng)絡已廣泛應用于各個領域，神經(jīng)網(wǎng)絡模型隱寫是近年來學術界新興的研究方向。嵌入容量與魯棒性是神經(jīng)網(wǎng)絡模型隱寫的重要指標，但難以同時兼顧。為此，本文提出了一種以神經(jīng)網(wǎng)絡模型為載體的魯棒模型隱寫方法。不明顯降低模型原始任務性能的情況下，發(fā)送者在訓練過程中將秘密信息嵌入到神經(jīng)網(wǎng)絡中，而不是在神經(jīng)網(wǎng)絡訓練完成后通過修改網(wǎng)絡參數(shù)嵌入。接收者使用解碼網(wǎng)絡提取秘密信息，解碼網(wǎng)絡的參數(shù)使用唯...