暨南大学|一种用于语义通信的隐写框架(TCSVT 2024)

文摘   2024-11-06 09:04   北京  


随着人工智能(AI)技术的快速发展,语义通信(Semantic Communication, SC)逐渐成为信息传输的新范式。与传统通信方式不同,语义通信专注于传输与AI任务相关的语义特征,从而显著提升通信效率。然而,现有的图像隐写方法主要依赖于像素级或频域系数级的隐藏,经过语义压缩和重建后,难以在语义通信环境中有效提取信息。为了解决这一问题,本文提出了一个“图像语义隐写”框架(如图1所示),旨在确保信息嵌入过程的安全性和鲁棒性,并支持后续AI任务的可行性。


图1 图像语义隐写整体框架


该框架基于生成对抗网络(GAN)构建,综合考虑了提取失真、隐写失真和语义通信失真,通过联合训练实现优化。它通过端到端的设计,从语义提取到信息嵌入,再到信息提取,形成了一个完整的链条。整个过程分为三个阶段:信息嵌入阶段和两个信息提取阶段。在嵌入后,秘密信息可以在语义特征或者重建图像上分别提取。研究显示,该“图像语义隐写”框架可初步有效解决现有隐写方法在语义通信中无法提取信息的问题,是“信息隐藏”在语义通信上的一个应用尝试。

论文信息


相关论文已被IEEE TCSVT录用并在线发表。作者为暨南大学的霍彦好(博士生)、项世军教授(通讯作者)、解放军信息工程大学罗向阳教授和上海大学张新鹏教授。

Y. Huo, S. Xiang, X. Luo and X. Zhang, "Image Semantic Steganography: A Way to Hide Information in Semantic Communication," in IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, doi: 10.1109/TCSVT.2024.3476689.



供稿人:霍彦好、项世军


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