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Task-oriented robust DNN model steganography
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AI
DOI：10.1016/j.inffus.2026.104758.png)
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摘要
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• 面向任务的信息隐藏技术用于秘密DNN模型的 secure transmission。
• 通过特征融合和共享模型参数增强任务鲁棒性。
• 特征选择的数据混合使 stego 模型内有效任务耦合成为可能。
• 授权用户通过 secret key 在 black-box 环境下访问秘密任务。
• 广泛的实验验证了跨模型和学习任务的鲁棒性。
Keyword:
DNN model steganography
Task hidden
Feature fusion
Black-box scenario
Robustness
期刊
IF:
15.5
论文数:
4.2K
被引数:
2.7W
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