一种基于深度学习的移动端隐写方法

隐写是隐蔽通信的主流方法之一，而移动端则是当下最常用的通信设备，二者的结合研究具有较高的实际意义.近年来，基于深度学习的隐写方法得到快速发展，然而在性能提升的同时，各类网络结构向着更复杂、庞大的方向演变，逐渐脱离以隐蔽通信为核心的实际应用场景，实用性较低.针对这一现象，本文提出一种适用于移动端的轻量级图像隐写方法.对网络整体进行轻量化设计，结合深度可分离卷积降低模型计算量，在精度和速度之间取得较好的折中平衡.以生成对抗网络的思想，将编码器、解码器和判别器构成的整体模型纳入对抗训练中，使子网络在迭代对弈中实现螺旋式上升发展.为应对真实环境下的各类挑战，模型被落地部署于移动设备上进行真机实验.在移动端，精简后的模型性能会出现小幅下降.对此，在方法中引入BCH纠错码以确保正确提取信息.实验结果表明，该移动端隐写方法生成图像质量好，且具有较高的响应速度，能满足现代社会中人们对便捷性的高要求.值得注意的是，该方法的所有计算工作均可在移动端独立完成，不需要通过网络请求服务器，能避免网络窃听攻击.

A Mobile Steganography Method Based on Deep Learning