RoSteALS: Robust Steganography using Autoencoder Latent Space

要約

タイトル：RoSteALS：オートエンコーダ潜在空間を使用した堅牢なステガノグラフィー

要約：
– データ隠蔽技術は、著作権保護、プライバシー保護コミュニケーション、コンテンツの出所証明に重要な役割を果たしています。
– 既存のデータ隠蔽技術は、画像品質の低下、耐性の低下、または学習が複雑すぎるなどの問題があります。
– RoSteALSは、凍結事前学習されたオートエンコーダを活用した実用的なステガノグラフィー技術であり、埋め込みペイロードがカバー画像の分布を学習する必要がないため、軽量シークレットエンコーダを持ちます。
– RoSteALSは、わずか300kパラメータのシークレットエンコーダであり、学習が容易で、完全なシークレット回復性能を持ち、3つのベンチマークで画像品質と比較可能です。
– さらに、RoSteALSは、ノイズからカバー画像をサンプリングするか、テキストプロンプトに基づいてコンディショニングすることで、新しいカバーレスステガノグラフィーアプリケーションに適応することができます。
– モデルとコードは、\url{https://github.com/TuBui/RoSteALS}で入手可能です。

要約(オリジナル)

Data hiding such as steganography and invisible watermarking has important applications in copyright protection, privacy-preserved communication and content provenance. Existing works often fall short in either preserving image quality, or robustness against perturbations or are too complex to train. We propose RoSteALS, a practical steganography technique leveraging frozen pretrained autoencoders to free the payload embedding from learning the distribution of cover images. RoSteALS has a light-weight secret encoder of just 300k parameters, is easy to train, has perfect secret recovery performance and comparable image quality on three benchmarks. Additionally, RoSteALS can be adapted for novel cover-less steganography applications in which the cover image can be sampled from noise or conditioned on text prompts via a denoising diffusion process. Our model and code are available at \url{https://github.com/TuBui/RoSteALS}.

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arxiv.jp, OpenAI