PEEL: A Provable Removal Attack on Deep Hiding

https://arxiv.org/abs/2106.02779

这篇论文讲的主要是使用Inpainting的方式，在没有深度隐写方式的先验信息的前提下，从图像容器中移除秘密信息。这个方法被称为PEEL，可以在删除秘密图像的同时，不影响图像容器的视觉质量。

深度隐写术

先进的深度隐写技术能够大大提升信息容量同时保持图像的视觉质量。
现有的深度隐写方案大致可以分为两类，一类是DDH，cover-dependent deep hiding，覆盖依赖深度隐写；一类是UDH，universal deep hiding，通用深度隐写。
DDH依据cover image对秘密图像进行编码，而UDH可以是通用的编码，可以添加到多个cover image。

但是深度隐写术也有缺陷。
首先，深度隐藏方案只将秘密图像的像素嵌入到cover image相应的小区域中，这意味着如果这些区域被破坏，秘密像素就无法显示出来。其次，隐写信息的冗余度较低。被破坏的秘密像素无法恢复，甚至影响周围像素的显示。

Locality

局部性质。对于秘密图像信息来说，其隐藏的信息的像素位置和cover image（载体图像）的像素位置是对应的。一旦cover image的一部分被破坏，其中的信息就不能被恢复。

Low Redundancy

低冗余度。
删除原始图像的一小部分，那么其中的信息就不能很好的还原。
也就是嵌入信息的冗余度极低。

为去除隐藏信息，需要满足1、移除秘密图像前后的容器图像视觉不被影响；2、移除后，从载体图像中恢复的秘密图像，差距要足够大。

PEEL

受深度隐藏的技术缺陷的启发，论文提出PEEL。PEEL包含两个部分，移除和修复。
在每次迭代中，删除cover image的一个小的子区域中的像素，并使用Inpainting技术来保持cover image的视觉质量。重复这个过程，直到容器中的所有像素都被删除并修复一次。
与现有的基于深度隐藏方案先验知识的删除攻击相比，本文从理论上证明了PEEL可以在没有任何先验知识的情况下删除秘密图像，并保持容器图像的视觉质量。
【这个方法——很简单粗暴但是有力呢】

方法

首先使用一个公开的数据集训练一个Inpainting模型。
然后将cover image划分为K×K份。进行分割。
迭代移除每个子区域，进行隐写获得隐写的内容，最后合并成为一张图像即可。
为提升隐写质量，还是用了一些小技巧。比如使用边缘信息，指导实际的inpainting过程。

结论

这个方法确实是简单粗暴，没什么技术含量。但是有效。
主要是提出了深度隐写存在的漏洞：
一个是位置的局限性。这个可以从网络结构中看出端倪。
一个是信息的冗余度。这个倒是一个值得研究的方向。虽然增强训练可以解决……但是不够优雅。

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