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申请/专利权人：中国人民解放军网络空间部队信息工程大学
摘要：本发明属于网络安全技术领域，公开一种容量可扩展的高鲁棒无载体图像隐写方法，首先利用公开图像预训练模型构建载体图像库，使生成图像载体数量与所传递信息数量相匹配；然后，通过插值算法提升载体图像分辨率，尝试增强载密图像的抗攻击能力；接着，基于图像SIFT特征和聚类算法设计秘密信息映射算法，使得图像库与秘密信息达到双射；最后，利用VP树并结合映射表构造了秘密信息提取方法，使得秘密信息可从载密图像中完整提取。实验结果表明，与现有该类方法相比，本发明提出的方法在100％正确提取秘密信息的情况下可抵抗85％以上的图像处理攻击，并且隐藏能力在数据集上达到了理论最大值。
主权项：1.一种容量可扩展的高鲁棒无载体图像隐写方法，其特征在于，包括：步骤1：利用隐式去噪扩散概率模型DDIM，生成N张人脸图像，并标准化图像大小，得到人脸图像库Face_GID；步骤2：确定秘密信息序列的长度l，并将需要发送的长度为L的秘密信息切分成num个秘密信息序列，其中，表示向上舍入函数；步骤3：提取人脸图像的SIFT特征，利用K-Means聚类算法计算出质心特征，根据SIFT特征到质心的欧式距离升序排列Face_GID的图像，获得Face_GID中各图像的索引号；步骤4：基于秘密信息序列的长度l及升序排列Face_GID的各图像的索引号确定载体图像，最终构建载体图像库CF_GID；步骤5：平行映射CF_GID中各载体图像与l位的二进制秘密信息序列，生成映射表，通过映射表依据秘密信息序列，选择对应的载体图像作为隐写图像；步骤6：基于分辨率提高倍数t，依序提高隐写图像的分辨率并进行发送。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国人民解放军网络空间部队信息工程大学 一种容量可扩展的高鲁棒无载体图像隐写方法
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