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一种基于深度学习的接收方否认隐写方法

摘要

本发明公开了一种基于深度学习的接收方否认隐写方法,涉及图像隐写技术领域,用于对通信双方之间传递的信息进行加密隐写,发送方将需要传递的信息发送至接收方,接收方接收到信息后,基于所接收的信息,收集预设数量的样本图像,构建样本图像集合,基于样本图像,训练并获得隐写网络模型,应用所获隐写网络模型,对待处理载体图像进行隐写,获得对应的含密图像,进一步从含密图像中提取秘密信息。通过本发明的技术方案,提供一种具有可否认性的图像隐写方案,允许接收方提交虚假秘密信息,可抵抗胁迫攻击,保护信息安全通信。

著录项

  • 公开/公告号CN115546002A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022-12-30

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 南京信息工程大学;

    申请/专利号CN202211219205.X

  • 发明设计人 夏志华;徐勇;葛苏龙;

    申请日2022-09-30

  • 分类号G06T1/00;G06F21/60;G06N3/04;G06N3/08;G06V10/764;G06V10/774;G06V10/82;H04N1/32;

  • 代理机构南京经纬专利商标代理有限公司;

  • 代理人田凌涛

  • 地址 210000 江苏省南京市宁六路219号

  • 入库时间 2023-06-19 18:09:45

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-12-30

    公开

    发明专利申请公布

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