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DGADM-GIS: Deterministic Guided Additive Diffusion Model for Generative Image Steganography

计算机科学 隐写术 生成模型 隐写工具 图像(数学) 生成语法 人工智能 计算机视觉 理论计算机科学
作者
Chengsheng Yuan,Zhaonan Ji,Xinting Li,Zhili Zhou,Zhihua Xia,Q. M. Jonathan Wu
出处
期刊:IEEE Transactions on Dependable and Secure Computing [IEEE Computer Society]
卷期号:22 (6): 5956-5969
标识
DOI:10.1109/tdsc.2025.3578676
摘要

In recent years, generative steganography has witnessed remarkable progress in the field of covert communication. It leverages techniques such as generative adversarial networks (GANs) or flow-based generative models (GLOW) to generate stego images. However, these approaches often grapple with the dilemma of achieving optimal steganographic capacity while ensuring the accurate extraction of hidden information. Additionally, the models occasionally still generate low-quality images that are highly vulnerable to detection by steganalysis tools. To tackle the aforementioned challenges and enhance the overall performance of generative image steganography, this paper proposes the deterministic guided additive diffusion model for generative image steganography (DGADM-GIS). Initially, we devise a reversible mapping function that is used for deterministic guided by a provided secret message, and then construct a secret latent Gaussian vector. Moreover, the proposed DGADM-GIS framework designs an additive sampling method based on the superposition principle of normal distribution to obtain a Gaussian vector that satisfies independent, random and obeys the standard normal distribution, which is transformed to a stego image in a way of maintaining the distribution by the diffusion model. Furthermore, we conduct error analysis experiments on our proposed scheme and derive methods to enhance the accuracy of secret information extraction. The experimental results show that our proposed steganographic method exhibits robust resistance to steganalysis. When embedding 3 bits of secret information per pixel, it achieves nearly 100% extraction accuracy.
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