Generative Steganography Diffusion

要約

タイトル: 生成型ステガノグラフィ拡散
要約: 本論文では、秘密のデータを直接ステゴ画像に変換する「生成型ステガノグラフィ（GS）」技術について紹介する。これまでGANやFlowを基にしたさまざまなGS方法が開発されてきたが、GANを基にした方法では完全な秘密のデータの復元ができず、Flowを基にした方法では各モジュールに厳しい逆可逆性の制約があり画像品質が低くなるという課題があった。そこで、本研究では、逆可逆性と高性能を両立する「生成型ステガノグラフィ拡散（GSD）」という新しい手法を提案し、非マルコフ連鎖と高速サンプリング技術を活用した可逆拡散モデル「StegoDiffusion」を開発した。StegoDiffusionを使うことで、リアルなステゴ画像を生成するだけでなく、秘密のデータを100％復元することも可能で、ODE（常微分方程式）に基づく変換確率を利用することで、秘密のデータとステゴ画像を近似解法を用いて変換することができる。提案されたGSDは、逆可逆性と高性能の両方の利点を持ち、全ての指標において既存のGS方法を大幅に上回る性能を発揮している。　

要点:
– 本論文は、秘密のデータを直接ステゴ画像に変換する「生成型ステガノグラフィ（GS）」技術について紹介する。
– GANやFlowを基にした既存のGS方法には課題があり、完全な秘密のデータの復元ができなかったり、画像品質が低くなるという問題があった。
– そこで、本研究では、逆可逆性と高性能を両立する「生成型ステガノグラフィ拡散（GSD）」を提案し、可逆拡散モデル「StegoDiffusion」を開発した。
– StegoDiffusionは非マルコフ連鎖と高速サンプリング技術を活用したものであり、リアルなステゴ画像を生成するだけでなく、秘密のデータを100％復元することができる。
– StegoDiffusionによって、秘密のデータとステゴ画像を近似解法を用いて変換することができ、ODE（常微分方程式）に基づく変換確率を利用している。
– GSDは、逆可逆性と高性能の両方の利点を持ち、全ての指標において既存のGS方法を大幅に上回る性能を発揮している。

要約(オリジナル)

Generative steganography (GS) is an emerging technique that generates stego images directly from secret data. Various GS methods based on GANs or Flow have been developed recently. However, existing GAN-based GS methods cannot completely recover the hidden secret data due to the lack of network invertibility, while Flow-based methods produce poor image quality due to the stringent reversibility restriction in each module. To address this issue, we propose a novel GS scheme called ‘Generative Steganography Diffusion’ (GSD) by devising an invertible diffusion model named ‘StegoDiffusion’. It not only generates realistic stego images but also allows for 100\% recovery of the hidden secret data. The proposed StegoDiffusion model leverages a non-Markov chain with a fast sampling technique to achieve efficient stego image generation. By constructing an ordinary differential equation (ODE) based on the transition probability of the generation process in StegoDiffusion, secret data and stego images can be converted to each other through the approximate solver of ODE — Euler iteration formula, enabling the use of irreversible but more expressive network structures to achieve model invertibility. Our proposed GSD has the advantages of both reversibility and high performance, significantly outperforming existing GS methods in all metrics.

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