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An efficient integrity-based video steganography framework using deep learning network
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PRE
AI
DOI：10.1007/s11042-026-21430-3.png)
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摘要
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安全视频隐写术难以实现，因为有效载荷容量、视觉不可感知性和鲁棒性之间存在冲突。现有方法要么在高嵌入率下产生失真，要么在不同视频内容上表现不可预测。提出了一种基于完整性编码和GAN模型的混合视频隐写框架。哈夫曼压缩在发送端消除冗余，而基于GAN的特征选择有利于自然图像嵌入。在接收端，消息提取通过基于判别器的完整性验证进行检验，这也能保证消息在提取过程中不被任何潜在对手暴露。所提方案将计算开销降低了39%，与GAN+CP-ABE模型相比，加密和解密时间分别为8934 ms和8045 ms。不同帧尺寸下更高的准确度和视觉质量表明该方法适用于安全视频通信。
Keyword:
Video Steganography
Transform Domain Embedding
DWT-based Data Hiding
Secure Message Extraction
Payload Optimization
Coefficient Modulation
期刊
IF:
3
论文数:
2.0W
被引数:
3.2W
机构
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