1. 毕业设计（论文）主要目标：
使用神经网络来判断在图像的哪些位置嵌入秘密信息，训练出一个编码器来将秘密信息嵌入，使得秘密信息能够分散在图像的每一个比特位中，而不是隐写在某一个LSB上。
同时，模型还训练一个解码器，能够从stego中将secret图像提取出来。
文章的目标是将一个NxNxRGB大小的secret图像隐写到同样大小的载体图像cover中，且对cover的扰动尽可能的小。
2. 毕业设计（论文）主要内容：
1、借助于自动编码网络，对两个图像进行编码使得产生的stego图像与cover图像尽可能的相似。
即使用损失函数，其中的c和s分别表示cover图像和secret图像，c′和s′分别表示stego图像和恢复出的secret图像，β用来权衡重构误差。
2、通过训练嵌入网络，实现秘密图像在载体图像中的隐藏，提高秘密图像隐藏的安全性。
3. 主要参考文献
[1]Shumeet Baluja. Hiding Images in Plain Sight:Deep Steganography. Advances in Neural Information Processing Systems 30 (NIPS 2017).
[2]Jussi Parikka. Hidden in plain sight: The stagnographic image. https://unthinking.photography/themes/fauxtography/hidden-in-plain-sight-the-steganographic-image, 2017.
[3]Gary C Kessler. An overview of steganography for the computer forensics examiner. Forensic Science Communications, 6(3), 2014.
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