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摘要

随着现代互联网技术的迅猛发展，大量的私人数据信息在网络上进行传输，极大

地便利了人们的生活，却也给信息安全与隐私保护带来了前所未有的挑战。传统隐写

术对载体媒介的修改痕迹太过明显，安全性较低。随着深度学习在图像隐写领域的广

泛应用，基于深度学习的图像隐写模型在多个方面均取得了显著进步。然而，当前的

深度图像隐写技术仍存在着隐藏容量有限、视觉质量不尽如人意以及抗隐写分析能力

不足等问题。针对上述问题，本文利用可逆深度神经网络、注意力机制和生成对抗网

络等深度学习技术和方法，提出了两种深度图像隐写