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基于概率模拟攻击的深度鲁棒图像水印算法
文献摘要：
针对现有基于深度学习的图像水印算法存在鲁棒性不足的问题,提出了一种基于概率模拟攻击的端到端的深度鲁棒图像水印算法.利用生成对抗网络作为基本框架,通过设计不同的可微模拟攻击来模拟常见的噪声和几何攻击,并设计了一种新的训练机制——在训练过程中根据图像水印对攻击的适应情况动态地调整不同模拟攻击出现的概率,获得水印对多种攻击的鲁棒性.实验结果表明,与SteganoGAN算法和UDH算法相比,本文提出的算法在大部分攻击下的鲁棒性占有优势.
文献关键词：
图像水印;鲁棒性;生成对抗网络;模拟攻击
中图分类号：
作者姓名：
温霞;袁超
作者机构：
四川大学网络空间安全学院,成都 610207
文献出处：
引用格式：
[1]温霞;袁超-.基于概率模拟攻击的深度鲁棒图像水印算法)[J].现代计算机,2022(10):80-85
A类：
SteganoGAN,UDH
B类：
概率模拟,模拟攻击,图像水印,水印算法,端到端,生成对抗网络,基本框架,可微,几何攻击,训练机制,训练过程,对攻,击出,占有优势
AB值：
0.256166
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