CRoSS：基于扩散模型的新型图像隐写术框架

CRoSS：基于扩散模型的新型图像隐写术框架

引用

CSDN

1.

https://blog.csdn.net/qq_44654715/article/details/137144113

随着信息时代的到来，信息安全问题日益凸显。图像隐写术作为一种信息隐藏技术，能够在图像中隐藏秘密信息而不引起怀疑。然而，传统的图像隐写术存在安全性和鲁棒性差的问题。本文介绍了一种基于扩散模型的新型图像隐写术框架CRoSS，该框架利用扩散模型的特性，实现了安全、可控且鲁棒的图像隐写术。

问题与解决方案

目前的图像隐写技术主要集中在基于载体的方法上，这些方法普遍存在泄露秘密图像的风险和对退化隐写图像的鲁棒性差的问题。受扩散模型最新发展的启发，本文发现扩散模型的两个特性，即无需训练即可实现两幅图像之间的平移，以及对噪声数据的鲁棒性，可用于提高图像隐写任务的安全性和自然鲁棒性。

CRoSS框架的核心优势

• 安全性：通过利用DDIM反转技术进行基于扩散的图像转换，确保了转换过程的可逆性。这种可反转的翻译过程实现了无载体的隐写术框架，确保了隐藏图像的安全性。
• 可控性：条件扩散模型强大的控制能力使容器图像具有很强的可控性，而且扩散模型的生成先验保证了图像的视觉质量。
• 鲁棒性：扩散模型本质上是高斯去噪器，对噪声和扰动具有天然的鲁棒性。即使隐写图像在传输过程中出现劣化，仍然可以揭示秘密图像的主要内容。

技术原理

扩散模型（Diffusion Model）是一种生成模型，通过训练从噪声分布中学习目标图像分布。CRoSS框架基于条件扩散模型，支持通过条件输入来控制生成结果。具体来说，框架使用两个不同的条件作为私钥和公钥，分别用于秘密图像和隐写图像的生成和恢复。

实验结果

实验结果表明，CRoSS框架在安全性、可控性和鲁棒性方面均表现出色。在安全性方面，即使私钥被猜测，接收方也难以判断哪张恢复图像是真正的秘密图像。在可控性方面，框架支持各种类型的私钥和公钥，如提示符、ControlNets和LoRAS。在鲁棒性方面，CRoSS对各种程度的退化都有很好的适应性，性能下降极小。

总结

CRoSS框架利用扩散模型的特性，实现了安全、可控且鲁棒的图像隐写术。该框架不仅在理论上具有创新性，而且在实际应用中也表现出色，为信息安全领域提供了一种新的解决方案。