KCI등재
SCOPUS
CNN Auto-Encoder Network Using Dilated Inception for Image Steganography
저자
발행기관
학술지명
권호사항
발행연도
2021
작성언어
English
주제어
등재정보
KCI등재,SCOPUS,ESCI
자료형태
학술저널
발행기관 URL
수록면
358-368(11쪽)
제공처
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Numerous studies have used convolutional neural networks (CNNs) in the field of information concealment as well as steganalysis, achieving promising results in terms of capacity and invisibility. In this study, we propose a CNN-based steganographic model to hide a color image within another color image. The proposed model consists of two sub-networks: the hiding network is used by the sender to conceal the secret image; and the reveal network is used by the recipient to extract the secret image from the stego image. The architecture of the concealment sub-network is inspired by the U-Net auto-encoder and benefits from the advantages of the dilated convolution. The reveal sub-network is inspired by the auto-encoder architecture. To ensure the integrity of the hidden secret image, the model is trained end to end: rather than training separately, the two sub-networks are trained simultaneously a pair of networks. The loss function is elaborated in such a way that it favors the quality of the stego image over the secret image as the stego image is the one that comes under steganalysis attacks. To validate the proposed model, we carried out several tests on a range of challenging publicly available image datasets such as ImageNet, Labeled Faces in the Wild (LFW), and PASCAL-VOC12. Our results show that the proposed method can dissimulate an image into another one with the same size, reaching an embedding capacity of 24 bit per pixel without generating visual or structural artefacts on the host image. In addition, the proposed model is generic, that is, it does not depend on the image’s size or the database source.
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