[发明专利]基于循环生成网络的多模态信息隐写方法、装置及设备

说明书

本申请公开了一种基于循环生成网络的多模态信息隐写方法、装置及设备，该方法包括获取待隐写数据、载体图像及风格图像，待隐写数据为文本信息、图像及语音中的任意一种或几种组合；对待隐写数据进行预处理，得到符合预置的输入规则的隐写信息；将隐写信息、载体图像及风格图像输入至训练后的隐写模型中，得到隐写模型输出的载密图像及干扰图像，载密图像为，将隐写信息隐藏入风格图像后得到的图像，干扰图像为，将风格图像的艺术风格迁移至载体图像后得到的图像。显然，本申请可将各种类型的待隐写数据隐藏于图像中，在隐写过程中不需要根据待隐写数据的类型更换多个不同的隐写模型，提高了本申请的效率及兼容性。

技术领域

本申请涉及信息安全技术领域，更具体地说，涉及一种基于循环生成网络的多模态信息隐写方法、装置及设备。

背景技术

信息安全越来越受到人们的重视，越来越多的安全防护手段被用于保护传输数据的安全性，隐写是其中一种备受关注的技术。其中，隐写是利用文本信息、图像、视频及音频的冗余性和人类感官冗余，将秘密信息隐藏在文本信息、图像、视频或音频中，以实现隐蔽传输数据的一种方式。

但现有技术中，不同类型的秘密信息的基于循环生成网络的多模态信息隐写方法不同，如文本信息类的秘密信息需要采用与文本信息类对应的隐写模型，对应于一种基于循环生成网络的多模态信息隐写方法，图像类的秘密信息需要采用与图像类对应的隐写模型，对应于另一种基于循环生成网络的多模态信息隐写方法，使得隐写过程的效率不高且兼容性不高，不同类型的隐写模型需要占用较大的内存。因而，如何提供一种基于循环生成网络的多模态信息隐写方法，能够兼容各种类型的秘密信息，提高基于循环生成网络的多模态信息隐写方法的兼容性及效率成为了人们关注的重点。

发明内容

有鉴于此，本申请提供了一种基于循环生成网络的多模态信息隐写方法、装置及设备，用于提高基于循环生成网络的多模态信息隐写方法的兼容性及效率。

为了实现上述目的，现提出的方案如下：

一种基于循环生成网络的多模态信息隐写方法，包括：

获取待隐写数据、载体图像及风格图像，所述待隐写数据为文本信息、图像及语音中的任意一种或几种组合；

对所述待隐写数据进行预处理，得到符合预置的输入规则的隐写信息；

将所述隐写信息、所述载体图像及所述风格图像输入至训练后的隐写模型中，得到所述隐写模型输出的载密图像及干扰图像，所述隐写模型为循环生成网络，所述载密图像为，将所述隐写信息隐藏入所述风格图像后得到的图像，所述干扰图像为，将所述风格图像的艺术风格迁移至所述载体图像后得到的图像。

可选的，对所述待隐写数据进行预处理，得到符合预置的输入规则的隐写信息，包括：

若所述待隐写数据包含图像，则对所述待隐写数据中的图像进行尺寸对齐；对尺寸对齐后的图像进行加密，得到加密图像；在所述加密图像上标注标签，该标签表明所述待隐写数据包含图像，并将包含标注标签的加密图像作为隐写信息；

若所述待隐写数据包含语音，则将所述待隐写数据中的所述语音转换为数据图像，所述数据图像表明所述语音所表达的全部内容；对转换后的数据图像进行尺寸对齐及加密，得到加密的数据图像；在所述加密的数据图像上标注标签，该标签表明所述待隐写数据包含语音，并将包含标注标签的加密的数据图像作为隐写信息；

若所述待隐写数据包含文本信息，则将所述待隐写数据中的所述文本信息转换为信息矩阵；对所述信息矩阵进行加密，得到加密的信息矩阵；在所述加密的信息矩阵上标注标签，该标签表明所述待隐写数据为文本信息，并将包含标注标签的所述加密的信息矩阵作为隐写信息。

可选的，在得到所述隐写模型输出的载密图像之后，还包括：

获取解码器；

利用所述解码器解析所述载密图像，获取嵌入的所述隐写信息；