基于对抗样本的信息隐藏技术研究文献综述

信息隐藏技术作为保障信息安全的关键技术之一，近年来已成为国内外研究的热点，其旨在将秘密信息不可察觉地嵌入到载体信息中，实现隐蔽通信的目的。

传统的数字水印技术在鲁棒性方面取得了一定的进展，但面对对抗样本的攻击，其安全性面临严峻挑战。

对抗样本是指在原始样本中添加精心设计的微小扰动，导致模型输出错误结果的样本，其在信息隐藏领域中的应用为信息隐藏技术带来了新的机遇与挑战。

本文首先介绍了对抗样本和信息隐藏的基本概念，然后从基于对抗样本扰动的信息隐藏、基于对抗样本生成模型的信息隐藏以及基于对抗样本防御的信息隐藏三个方面对相关研究成果进行了综述和分析，并对不同方法的优缺点进行了比较。

最后，对基于对抗样本的信息隐藏技术的未来发展趋势进行了展望，指出了该领域未来可能的研究方向。

关键词：信息隐藏；对抗样本；深度学习；鲁棒性；隐蔽通信

随着互联网技术的迅猛发展和普及，信息安全问题日益突出，信息隐藏技术作为保障信息安全的关键技术之一，近年来已成为国内外研究的热点。

信息隐藏技术旨在将秘密信息不可察觉地嵌入到载体信息中，例如图像、音频、视频等，通过对载体信息进行特定算法的处理，将秘密信息隐藏其中，实现隐蔽通信的目的。

传统的数字水印技术主要依赖于密码学方法，通过将水印信息嵌入到载体信息中，用于版权保护、内容认证等方面，其在鲁棒性方面取得了一定的进展。

然而，近年来深度学习技术的快速发展催生了一种新型攻击方式——对抗样本攻击，其通过在原始样本中添加精心设计的微小扰动，导致模型输出错误结果，对现有的信息隐藏技术构成了严峻挑战。