公开(公告)号：CN119052506B

公开(公告)日：2025-02-28

申请号：CN202411550271.4

申请日：2024-11-01

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 李玲露 ,  王金伟 ,  罗向阳

IPC: H04N19/467 ,  H04N19/44 ,  H04N19/136 ,  H04N19/21 ,  H04N19/33 ,  H04N19/34 ,  H04N1/44 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/0895 ,  G06N3/094

Abstract: 本发明公开一种基于扩展隐空间和对比学习的生成式隐写方法，属于信息安全领域，利用扩展隐空间和对比学习实现秘密信息的隐藏和提取，通过特征金字塔编码器将真实参考图像转换到#imgabs0#隐空间中，以扩展图片载体的隐写容量，采用主成分分析PCA在不同层级的隐向量中寻找结构属性的分布区间，以确定信息嵌入的最佳区域；最后利用预训练的StyleGAN2生成器进行载密图像的生成，同时，引入CLIP的变体对比学习机制，将图像与隐向量对齐训练后冻结为损失模块，以提高信息提取的准确率。本发明适用于大数据时代中日益突出的多媒体通信和用户隐私安全问题，实现秘密信息的隐藏和提取。

公开(公告)号：CN119052506A

公开(公告)日：2024-11-29

申请号：CN202411550271.4

申请日：2024-11-01

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 李玲露 ,  王金伟 ,  罗向阳

IPC: H04N19/467 ,  H04N19/44 ,  H04N19/136 ,  H04N19/21 ,  H04N19/33 ,  H04N19/34 ,  H04N1/44 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/0895 ,  G06N3/094

Abstract: 本发明公开一种基于扩展隐空间和对比学习的生成式隐写方法，属于信息安全领域，利用扩展隐空间和对比学习实现秘密信息的隐藏和提取，通过特征金字塔编码器将真实参考图像转换到#imgabs0#隐空间中，以扩展图片载体的隐写容量，采用主成分分析PCA在不同层级的隐向量中寻找结构属性的分布区间，以确定信息嵌入的最佳区域；最后利用预训练的StyleGAN2生成器进行载密图像的生成，同时，引入CLIP的变体对比学习机制，将图像与隐向量对齐训练后冻结为损失模块，以提高信息提取的准确率。本发明适用于大数据时代中日益突出的多媒体通信和用户隐私安全问题，实现秘密信息的隐藏和提取。