Data Hiding with Deep Learning: A Survey Unifying Digital Watermarking and Steganography

要約

タイトル：ディープラーニングを用いたデータハイディング：デジタルウォーターマーキングとステガノグラフィを統合するサーベイ

要約：
– ディープラーニング技術を用いたデータハイディングは、安全な通信や身元確認の分野で大きく進歩している。
– オーディオ、ビデオ、または画像などの耐ノイズ性シグナルに情報を埋め込むことにより、デジタルウォーターマーキングやステガノグラフィ技術を使用して機密性の高い知的財産を保護し、機密性の高い通信を可能にすることができる。
– このサーベイは、データハイディングにディープラーニング技術を導入した最近の開発動向を、モデルアーキテクチャとノイズ注入方法に応じて体系的に分類し、トレーニングに使用される目的関数、評価指標、およびデータセットを包括的にまとめている。
– さらに、デジタルウォーターマーキングとステガノグラフィをソフトウェアエンジニアリングに統合することでセキュリティを強化し、リスクを軽減するための将来的な研究方向を提案している。
– この貢献は、より信頼性の高いデジタル世界の創造と、責任あるAIの推進を促進する。

要約(オリジナル)

The advancement of secure communication and identity verification fields has significantly increased through the use of deep learning techniques for data hiding. By embedding information into a noise-tolerant signal such as audio, video, or images, digital watermarking and steganography techniques can be used to protect sensitive intellectual property and enable confidential communication, ensuring that the information embedded is only accessible to authorized parties. This survey provides an overview of recent developments in deep learning techniques deployed for data hiding, categorized systematically according to model architectures and noise injection methods. The objective functions, evaluation metrics, and datasets used for training these data hiding models are comprehensively summarised. Additionally, potential future research directions that unite digital watermarking and steganography on software engineering to enhance security and mitigate risks are suggested and deliberated. This contribution furthers the creation of a more trustworthy digital world and advances Responsible AI.

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