新しい歴史

中国の研究者がAIを使ってオンライン動画に秘密のメッセージを隠す

に Kinetograph: The Video Editing Technology Publication4m2024/12/25

長すぎる; 読むには

研究者らは、オンラインでの共有中に、より安全で歪みに強い秘密のメッセージを隠す方法を開発した。

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著者:

(1) Xueying Mao、中国、復旦大学コンピューターサイエンス学部 (xymao22@[email protected])。

（２）Xiaoxiao Hu、中国復旦大学コンピュータサイエンス学部（[email protected]）

（３）Wanli Peng、中国、復旦大学コンピュータサイエンス学部（[email protected]）

(4) Zhenliang Gan、中国、復旦大学コンピュータサイエンス学部 (zlgan23@[email protected])。

(5) 中国、復旦大学コンピューターサイエンス学部、Qicao Ying ([email protected])。

（6）Zhenxing Qian、中国復旦大学コンピュータサイエンス学院、連絡先著者（[email protected]）

（7）Sheng Li、中国復旦大学コンピュータサイエンス学部（[email protected]）

(8) Xinpeng Zhang、中国、復旦大学コンピュータサイエンス学部 ([email protected])。

編集者注: これは、ビデオの意味的特徴に秘密のメッセージを隠し、オンラインでの共有中にビデオをより安全かつ歪曲されにくいものにする新しい方法の開発について説明した研究の 7 部構成の第 1 部です。続きは以下をご覧ください。

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抽象的な

従来のビデオステガノグラフィ手法は、埋め込み用の秘密空間の変更に基づいていますが、本研究では、ビデオ編集プロセス中にステガノグラフィの意味的特徴内に秘密メッセージを埋め込む革新的なアプローチを提案します。既存の従来のビデオステガノグラフィ手法は、一定レベルのセキュリティと埋め込み容量を備えていますが、オンラインソーシャルネットワーク (OSN) の一般的な歪みに対する堅牢性が不十分です。本稿では、エンドツーエンドの堅牢な生成ビデオステガノグラフィネットワーク (RoGVS) を紹介します。これは、ビデオの意味的特徴を変更して秘密メッセージを埋め込むことで視覚編集を実現します。視覚編集の効果を示すために、顔交換シナリオを使用します。まず、秘密メッセージをビデオの意味的特徴に適応的に隠す秘密メッセージ埋め込みモジュールを設計します。広範な実験により、顔のビデオデータセットに適用された提案の RoGVS 手法は、堅牢性と容量の両方の点で既存のビデオおよび画像ステガノグラフィ手法よりも優れていることが示されました。

索引用語— 生成型ビデオステガノグラフィ、堅牢なステガノグラフィ、意味変更

1. はじめに

ステガノグラフィーは、画像、ビデオ、テキストなどの自然なデジタルキャリアに秘密のメッセージを埋め込む科学技術です。一般的に、自然なデジタルキャリアは「カバー」と呼ばれ、秘密のメッセージを含むデジタルメディアは「ステゴ」と呼ばれます。従来の画像ステガノグラフィー手法[49、12、31]は、主に高周波成分を変更して秘密のメッセージを埋め込みます。これらの手法では、ピクセル値の操作や、ステガノグラフィーの目的でエンコーダに入力する前にカバー画像に秘密のメッセージを統合するなどの手法が一般的に使用されています。

ここ数年、TikTok、YouTube、Snapchat などの短編動画ソフトウェアアプリケーションの台頭により、動画はステガノグラフィに適した媒体になりました。

従来のビデオステガノグラフィ手法は、直接的なピクセル値操作[32]、コーディングマッピング[34]、または適応歪み関数[36]を利用し、ビデオデータの冗長性を情報隠蔽に利用します。しかし、セキュリティと埋め込み能力には成功している一方で、これらの隠れた空間を変更する手法は、一般的な後処理操作によって簡単に消去できます。そのため、損失のあるチャネル伝送で発生する可能性のあるさまざまな歪みを軽減する上で脆弱です。

ビデオの視覚編集は、ビデオ内のオブジェクトの意味情報を変更するプロセスと見なすことができます。秘密のメッセージを秘密のスペースに隠す代わりに、視覚編集のためにビデオの意味的特徴内に秘密のメッセージを埋め込みます。高度な意味的特徴は歪みの影響を受けにくいため、この方法は本質的に堅牢です。ビデオステガノグラフィの堅牢性を向上させるために、エンドツーエンドの堅牢な生成ビデオステガノグラフィネットワーク（RoGVS）を提案します。これは、情報エンコードモジュール、秘密メッセージ埋め込みモデル、攻撃層、秘密メッセージ抽出モジュールの4つのモジュールで構成されています。評価では、顔交換技術を例として使用して、この方法の有効性を示しますが、他のアプリケーションにも簡単に拡張できます。包括的な実験により、この方法が最先端の技術を上回り、称賛に値する堅牢性と一般化機能を実現することが示されました。

私たちの研究の主な貢献は次のとおりです。1) 隠蔽空間を変更する代わりに、視覚編集中に意味的特徴を変更して秘密のメッセージを埋め込む、新しい生成ビデオステガノグラフィ手法を初めて探求しました。このフレームワークは強力な拡張性を示し、ステガノグラフィ分野の将来の発展のための新しいトピックとして役立ちます。2) 提案された方法は、ソーシャルネットワークプラットフォームの一般的な歪みに対して堅牢であり、秘密のメッセージを高精度で抽出できます。3) 私たちの方法は、他の最先端の方法よりも優れたステガノグラフィ対策のセキュリティを実現し、ステガノグラフィシステムの検出を効果的に回避できます。