लेखक:  (1) ज़ुएयिंग माओ, स्कूल ऑफ कंप्यूटर साइंस, फुडन यूनिवर्सिटी, चीन (xymao22@m.@fudan.edu.cn);  (2) ज़ियाओज़ियाओ हू, स्कूल ऑफ कंप्यूटर साइंस, फ़ूडन यूनिवर्सिटी, चीन (xxhu23@m.fudan.edu.cn);  (3) वानली पेंग, स्कूल ऑफ कंप्यूटर साइंस, फुदान यूनिवर्सिटी, चीन (pengwanli@fudan.edu.cn);  (4) जेनलियांग गण, स्कूल ऑफ कंप्यूटर साइंस, फुडन यूनिवर्सिटी, चीन (zlgan23@m.@fudan.edu.cn);  (5) क्यूचाओ यिंग, स्कूल ऑफ कंप्यूटर साइंस, फुडन यूनिवर्सिटी, चीन (qcying20@fudan.edu.cn);  (6) झेनक्सिंग कियान, स्कूल ऑफ कंप्यूटर साइंस, फुडान यूनिवर्सिटी, चीन और एक संवाददाता लेखक (zxqian@fudan.edu.cn);  (7) शेंग ली, स्कूल ऑफ कंप्यूटर साइंस, फुदान यूनिवर्सिटी, चीन (lisheng@fudan.edu.cn);  (8) शिनपेंग झांग, स्कूल ऑफ कंप्यूटर साइंस, फुडन यूनिवर्सिटी, चीन (zhangxinpeng@fudan.edu.cn)।   संपादक का नोट: यह अध्ययन का 7 में से 1 भाग है, जिसमें वीडियो की अर्थपूर्ण विशेषताओं में गुप्त संदेशों को छिपाने के लिए एक नई विधि के विकास का वर्णन किया गया है, जिससे इसे ऑनलाइन साझा करने के दौरान अधिक सुरक्षित और विकृति के प्रति प्रतिरोधी बनाया जा सके। बाकी नीचे पढ़ें।  लिंक की तालिका   सार और 1. परिचय   2। संबंधित कार्य   3. प्रस्तावित दृष्टिकोण  प्रयोगों   4.1. प्रायोगिक सेटअप   4.2. प्रदर्शन विश्लेषण   4.3. एब्लेशन अध्ययन   निष्कर्ष और संदर्भ  अमूर्त  पारंपरिक वीडियो स्टेगनोग्राफी विधियाँ एम्बेडिंग के लिए गुप्त स्थान को संशोधित करने पर आधारित हैं, जबकि हम एक अभिनव दृष्टिकोण का प्रस्ताव करते हैं जो वीडियो संपादन प्रक्रिया के दौरान स्टेगनोग्राफी के लिए सिमेंटिक फीचर के भीतर गुप्त संदेश एम्बेड करता है। हालाँकि मौजूदा पारंपरिक वीडियो स्टेगनोग्राफी विधियाँ एक निश्चित स्तर की सुरक्षा और एम्बेडिंग क्षमता प्रदर्शित करती हैं, लेकिन ऑनलाइन सोशल नेटवर्क (OSN) में आम विकृतियों के खिलाफ़ उनमें पर्याप्त मज़बूती नहीं है। इस पत्र में, हम एक एंड-टू-एंड मज़बूत जनरेटिव वीडियो स्टेगनोग्राफी नेटवर्क (RoGVS) पेश करते हैं, जो गुप्त संदेश एम्बेड करने के लिए वीडियो की सिमेंटिक विशेषता को संशोधित करके विज़ुअल संपादन प्राप्त करता है। हम विज़ुअल संपादन प्रभावों को दिखाने के लिए फेस-स्वैपिंग परिदृश्य का उपयोग करते हैं। हम पहले वीडियो की सिमेंटिक विशेषता में गुप्त संदेश को अनुकूल रूप से छिपाने के लिए एक गुप्त संदेश एम्बेडिंग मॉड्यूल डिज़ाइन करते हैं। व्यापक प्रयोगों से पता चलता है कि चेहरे के वीडियो डेटासेट पर लागू प्रस्तावित RoGVS विधि मज़बूती और क्षमता दोनों के मामले में मौजूदा वीडियो और छवि स्टेगनोग्राफी तकनीकों पर अपनी श्रेष्ठता प्रदर्शित करती है।    — जनरेटिव वीडियो स्टेग्नोग्राफ़ी, रोबस्ट स्टेग्नोग्राफ़ी, सिमेंटिक संशोधन अनुक्रमणिका शब्द  1 परिचय  स्टेग्नोग्राफ़ी गुप्त संदेश को प्राकृतिक डिजिटल वाहकों, जैसे छवि, वीडियो, पाठ, आदि में एम्बेड करने का विज्ञान और तकनीक है। आम तौर पर, प्राकृतिक डिजिटल वाहकों को "कवर" कहा जाता है और गुप्त संदेश वाले डिजिटल मीडिया को "स्टेगो" कहा जाता है। पारंपरिक छवि स्टेग्नोग्राफ़ी विधियाँ [49, 12, 31] मुख्य रूप से गुप्त संदेश एम्बेड करने के लिए उच्च-आवृत्ति घटकों को संशोधित करती हैं। वे आमतौर पर पिक्सेल मूल्य हेरफेर या स्टेग्नोग्राफ़िक उद्देश्यों के लिए एनकोडर में इनपुट करने से पहले कवर छवि में गुप्त संदेश को एकीकृत करने जैसी पद्धतियों का उपयोग करते हैं।  पिछले कुछ वर्षों में, टिकटॉक, यूट्यूब, स्नैपचैट आदि जैसे लघु वीडियो सॉफ्टवेयर अनुप्रयोगों के उदय के साथ, वीडियो स्टेग्नोग्राफ़ी के लिए एक उपयुक्त वाहक बन गया है।   पारंपरिक वीडियो स्टेग्नोग्राफ़िक विधियाँ, प्रत्यक्ष पिक्सेल मान हेरफेर [32], कोडिंग मैपिंग [34], या अनुकूली विरूपण फ़ंक्शन [36] का उपयोग करते हुए, सूचना छिपाने के लिए वीडियो डेटा अतिरेक का शोषण करती हैं। फिर भी, सुरक्षा और एम्बेडिंग क्षमता में सफल होने के बावजूद, गुप्त स्थान को संशोधित करने की ये विधियाँ सामान्य पोस्ट-प्रोसेसिंग ऑपरेशन द्वारा आसानी से मिटाई जा सकती हैं। इसलिए वे हानिपूर्ण चैनल ट्रांसमिशन में होने वाली विविध विकृतियों को कम करने के लिए कमज़ोर हैं।  वीडियो पर दृश्य संपादन को उनके भीतर वस्तुओं की अर्थपूर्ण जानकारी को संशोधित करने की प्रक्रिया के रूप में देखा जा सकता है। गुप्त संदेश को गुप्त स्थान में छिपाने के बजाय, हम दृश्य संपादन के लिए वीडियो की अर्थपूर्ण विशेषता के भीतर गुप्त संदेश एम्बेड करते हैं। उन्नत अर्थपूर्ण विशेषता विकृतियों के प्रति कम संवेदनशील है, जिससे यह विधि स्वाभाविक रूप से मजबूत है। वीडियो स्टेग्नोग्राफ़ी की मजबूती में सुधार करने के लिए, हम एक एंड-टू-एंड मजबूत जेनरेटिव वीडियो स्टेग्नोग्राफ़ी नेटवर्क (RoGVS) का प्रस्ताव करते हैं, जिसमें चार मॉड्यूल होते हैं, जिसमें सूचना एन्कोडिंग मॉड्यूल, गुप्त संदेश एम्बेडिंग मॉडल, अटैकिंग लेयर और गुप्त संदेश निष्कर्षण मॉड्यूल शामिल होते हैं। मूल्यांकन के लिए, हम अपनी विधि की प्रभावशीलता दिखाने के लिए एक उदाहरण के रूप में फेस-स्वैपिंग तकनीक का उपयोग करते हैं, जबकि इसे आसानी से अन्य अनुप्रयोगों में बढ़ाया जा सकता है। व्यापक प्रयोगों ने दिखाया है कि हमारी विधि अत्याधुनिक तकनीकों से आगे निकल जाती है, सराहनीय मजबूती और सामान्यीकरण क्षमताएँ प्राप्त करती है।   हमारे काम के मुख्य योगदान इस प्रकार हैं: 1) हम एक नए जनरेटिव वीडियो स्टेगनोग्राफी विधि की खोज करने वाले पहले व्यक्ति हैं, जो गुप्त स्थान को संशोधित करने के बजाय दृश्य संपादन के दौरान गुप्त संदेश को एम्बेड करने के लिए सिमेंटिक विशेषता को संशोधित करता है। यह ढांचा मजबूत विस्तारशीलता प्रदर्शित करता है, जो स्टेगनोग्राफी क्षेत्र के भविष्य के विकास के लिए एक नए विषय के रूप में कार्य करता है। 2) प्रस्तावित विधि सोशल नेटवर्क प्लेटफ़ॉर्म में आम विकृतियों के खिलाफ मजबूत है और गुप्त संदेश को उच्च सटीकता के साथ निकाला जा सकता है। 3) हमारी विधि अन्य अत्याधुनिक विधियों की तुलना में एंटी-स्टेगनलिसिस के लिए बेहतर सुरक्षा प्राप्त करती है, जो स्टेगनलिसिस सिस्टम का पता लगाने से प्रभावी रूप से बच सकती है।  यह पेपर CC 4.0 लाइसेंस के अंतर्गत   है। arxiv पर उपलब्ध

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चीनी शोधकर्ता ऑनलाइन वीडियो में गुप्त संदेश छिपाने के लिए एआई का उपयोग कर रहे हैं

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