Penulis:  (1) Xueying Mao, Sekolah Ilmu Komputer, Universitas Fudan, Tiongkok (xymao22@m.@fudan.edu.cn);  (2) Xiaoxiao Hu, Sekolah Ilmu Komputer, Universitas Fudan, Tiongkok (xxhu23@m.fudan.edu.cn);  (3) Wanli Peng, Sekolah Ilmu Komputer, Universitas Fudan, Tiongkok (pengwanli@fudan.edu.cn);  (4) Zhenliang Gan, Sekolah Ilmu Komputer, Universitas Fudan, Tiongkok (zlgan23@m.@fudan.edu.cn);  (5) Qichao Ying, Sekolah Ilmu Komputer, Universitas Fudan, Tiongkok (qcying20@fudan.edu.cn);  (6) Zhenxing Qian, Sekolah Ilmu Komputer, Universitas Fudan, Tiongkok dan Penulis Korespondensi (zxqian@fudan.edu.cn);  (7) Sheng Li, Sekolah Ilmu Komputer, Universitas Fudan, Tiongkok (lisheng@fudan.edu.cn);  (8) Xinpeng Zhang, Sekolah Ilmu Komputer, Universitas Fudan, Tiongkok (zhangxinpeng@fudan.edu.cn).   Catatan editor: Ini adalah Bagian 1 dari 7 studi yang menjelaskan pengembangan metode baru untuk menyembunyikan pesan rahasia dalam fitur semantik video, sehingga lebih aman dan tahan terhadap distorsi selama berbagi secara daring. Baca selengkapnya di bawah ini.  Tabel Tautan   Abstrak dan 1. Pendahuluan   2. Pekerjaan Terkait   3. Pendekatan yang Diusulkan  Percobaan   4.1. Pengaturan Eksperimen   4.2. Analisis Kinerja   4.3. Studi Ablasi   Kesimpulan dan Referensi  ABSTRAK  Metode steganografi video tradisional didasarkan pada modifikasi ruang rahasia untuk penyisipan, sedangkan kami mengusulkan pendekatan inovatif yang menyematkan pesan rahasia dalam fitur semantik untuk steganografi selama proses penyuntingan video. Meskipun metode steganografi video tradisional yang ada menampilkan tingkat keamanan dan kapasitas penyisipan tertentu, metode tersebut tidak memiliki ketahanan yang memadai terhadap distorsi umum dalam jaringan sosial daring (OSN). Dalam makalah ini, kami memperkenalkan jaringan steganografi video generatif (RoGVS) yang tangguh dari ujung ke ujung, yang mencapai penyuntingan visual dengan memodifikasi fitur semantik video untuk menyematkan pesan rahasia. Kami menggunakan skenario pertukaran wajah untuk memamerkan efek penyuntingan visual. Pertama-tama kami merancang modul penyisipan pesan rahasia untuk secara adaptif menyembunyikan pesan rahasia ke dalam fitur semantik video. Eksperimen ekstensif menunjukkan bahwa metode RoGVS yang diusulkan yang diterapkan pada kumpulan data video wajah menunjukkan keunggulannya atas teknik steganografi video dan gambar yang ada dalam hal ketahanan dan kapasitas.    — Steganografi video generatif, Steganografi robust, Modifikasi semantik Istilah Indeks  1. PENDAHULUAN  Steganografi adalah ilmu dan teknologi penyisipan pesan rahasia ke dalam media digital alami, seperti gambar, video, teks, dll. Secara umum, media digital alami disebut “cover” dan media digital yang berisi pesan rahasia disebut “stego”. Metode steganografi gambar konvensional [49, 12, 31] terutama memodifikasi komponen frekuensi tinggi untuk menyisipkan pesan rahasia. Metode ini umumnya menggunakan metodologi seperti manipulasi nilai piksel atau mengintegrasikan pesan rahasia ke dalam gambar cover sebelum memasukkannya ke encoder untuk tujuan steganografi.  Dalam beberapa tahun terakhir, seiring maraknya aplikasi perangkat lunak video pendek seperti TikTok, YouTube, Snapchat, dll., video telah menjadi pembawa yang cocok untuk steganografi.   Metode steganografi video tradisional, yang memanfaatkan manipulasi nilai piksel langsung [32], pemetaan kode [34], atau fungsi distorsi adaptif [36], memanfaatkan redundansi data video untuk menyembunyikan informasi. Meskipun demikian, meskipun berhasil dalam hal keamanan dan kapasitas penyisipan, metode ini dalam memodifikasi ruang rahasia dapat dihapus dengan mudah melalui operasi pasca-pemrosesan umum. Jadi, metode ini rentan untuk mengurangi berbagai distorsi yang mungkin terjadi dalam transmisi saluran yang lossy.  Penyuntingan visual pada video dapat dilihat sebagai proses memodifikasi informasi semantik objek di dalamnya. Alih-alih menyembunyikan pesan rahasia di ruang rahasia, kami menanamkan pesan rahasia dalam fitur semantik video untuk penyuntingan visual. Fitur semantik tingkat lanjut kurang rentan terhadap distorsi, menjadikan metode ini secara inheren tangguh. Untuk meningkatkan ketahanan steganografi video, kami mengusulkan jaringan steganografi video generatif (RoGVS) tangguh ujung-ke-ujung, yang terdiri dari empat modul, yang berisi modul penyandian informasi, model penyisipan pesan rahasia, lapisan penyerang, dan modul ekstraksi pesan rahasia. Untuk evaluasi, kami menggunakan teknologi face-swapping sebagai contoh untuk menunjukkan keefektifan metode kami, sementara itu dapat dengan mudah diperluas ke aplikasi lain. Eksperimen komprehensif telah menunjukkan bahwa metode kami melampaui teknik mutakhir, mencapai ketahanan dan kemampuan generalisasi yang terpuji.   Kontribusi utama dari karya kami adalah sebagai berikut: 1) Kami adalah yang pertama mengeksplorasi metode steganografi video generatif baru, yang memodifikasi fitur semantik untuk menanamkan pesan rahasia selama penyuntingan visual alih-alih memodifikasi ruang rahasia. Kerangka kerja ini menunjukkan ekstensibilitas yang kuat, yang berfungsi sebagai topik baru untuk pengembangan bidang steganografi di masa mendatang. 2) Metode yang diusulkan kuat terhadap distorsi umum dalam platform jejaring sosial dan pesan rahasia dapat diekstraksi dengan akurasi tinggi. 3) Metode kami mencapai keamanan yang lebih baik untuk anti-steganalisis daripada metode canggih lainnya, yang secara efektif dapat menghindari deteksi sistem steganalisis.  Makalah ini   di bawah lisensi CC 4.0. tersedia di arxiv

Part of HackerNoon's growing list of open-source research papers, promoting free access to academic material.

Kinetopgraph.TECH

Read My Stories

kinetograph

Audio ini diproduksi dalam bahasa asli cerita!

Peneliti Tiongkok Gunakan AI untuk Menyembunyikan Pesan Rahasia dalam Video Daring

About Author

KOMENTAR

HANG TAG

ARTIKEL INI DISAJIKAN PADA

Related Stories

Return to Pleasure Island

Invest With Purpose: Interview with Arian Adeli, CEO at Rivo Trading

How to Fetch Large Data Files Through GitHub API

The Priory Ruins

Return to Pleasure Island

Invest With Purpose: Interview with Arian Adeli, CEO at Rivo Trading

How to Fetch Large Data Files Through GitHub API

The Priory Ruins

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps