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

隐写术 数字水印 计算机科学 信息隐藏 深度学习 保密 计算机安全 知识产权 噪音(视频) 密码学 人工智能 数字水印联盟 嵌入 数据科学 多媒体 数据挖掘 图像(数学) 操作系统
作者
Wang, Zihan,Byrnes, Olivia,Wang, Hu,Sun, Ruoxi,Ma, Congbo,Chen, Huaming,Wu, Qi,Xue, Minhui
出处
期刊:Cornell University - arXiv
标识
DOI:10.48550/arxiv.2107.09287
摘要

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.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
杨召完成签到,获得积分10
1秒前
大橙子发布了新的文献求助10
5秒前
酷波er应助陈昊采纳,获得10
9秒前
hcsdgf完成签到 ,获得积分10
11秒前
可取完成签到,获得积分10
12秒前
zss完成签到 ,获得积分10
12秒前
13秒前
heart完成签到 ,获得积分10
15秒前
16秒前
lingyu完成签到,获得积分10
17秒前
ym完成签到 ,获得积分10
18秒前
Masetti1完成签到 ,获得积分10
20秒前
jenny发布了新的文献求助10
21秒前
忧虑的静柏完成签到 ,获得积分10
22秒前
22秒前
强公子发布了新的文献求助10
26秒前
自由的远侵完成签到 ,获得积分10
34秒前
巧克力手印完成签到,获得积分10
35秒前
屈岂愈发布了新的文献求助10
35秒前
36秒前
大橙子发布了新的文献求助10
37秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
38秒前
jenny完成签到,获得积分10
39秒前
祁乐安完成签到,获得积分10
40秒前
naiyouqiu1989完成签到,获得积分10
41秒前
zjhzslq发布了新的文献求助10
42秒前
baoxiaozhai完成签到 ,获得积分10
43秒前
fy完成签到,获得积分10
44秒前
强公子完成签到,获得积分10
45秒前
51秒前
song完成签到 ,获得积分10
52秒前
怡然小蚂蚁完成签到 ,获得积分10
52秒前
小橙子完成签到,获得积分10
54秒前
SciGPT应助滴答采纳,获得10
54秒前
大气白翠完成签到,获得积分10
55秒前
确幸完成签到,获得积分10
55秒前
zjhzslq完成签到,获得积分10
55秒前
xdc发布了新的文献求助10
56秒前
ommphey完成签到 ,获得积分10
56秒前
牛哥还是强啊完成签到 ,获得积分10
57秒前
高分求助中
【提示信息,请勿应助】关于scihub 10000
Les Mantodea de Guyane: Insecta, Polyneoptera [The Mantids of French Guiana] 3000
徐淮辽南地区新元古代叠层石及生物地层 3000
The Mother of All Tableaux: Order, Equivalence, and Geometry in the Large-scale Structure of Optimality Theory 3000
Handbook of Industrial Diamonds.Vol2 1100
Global Eyelash Assessment scale (GEA) 1000
Picture Books with Same-sex Parented Families: Unintentional Censorship 550
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 4038128
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3575831
关于积分的说明 11373827
捐赠科研通 3305610
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1819255
邀请新用户注册赠送积分活动 892655
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 815022