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1. 研究目的与意义及国内外研究现状

网络技术是一把双刃剑。近年来互联网的飞速发展，在给大众带来便利的同时，也在提醒人们信息安全的重要。图像隐写技术利用图片具有的复杂和信息大量冗余的特性，将信息隐藏在普通图片中进行传输，实现安全、隐蔽地传递信息。同时，图像隐写技术也有可能被不法分子利用，进行秘密通信，威胁国家安全。因此，对图像隐写技术以及图像隐写分析技术的研究，对于保证信息安全有着重要意义。

目前的图像隐写技术通常利用图像经过微小修改仍能保持自然的特点，修改图像的像素值嵌入信息。本文研究基于生成式对抗网络（gan）的图像隐写算法。gan的引入为图像隐写提供了新的思路，由人工设计隐写方法推进到依赖数据的机器自动化设计隐写方法设计。

国内外研究现状

对隐蔽通信的研究自古已有，现代图像隐写技术不仅可以实现信息的传递，还可以掩盖正在通信这一事实，即使嵌入了密信的载体通过公共信道传输，也不会引起注意，使得通信更加隐蔽，信息更加安全。

2. 研究的基本内容

研究传统图像隐写技术的实现方法。

研究gan深度学习方法的原理，与在图像隐写中的应用方式。

研究基于gan的图像隐写技术的实现。

3. 实施方案、进度安排及预期效果

查询资料，阅读gan实现代码。

4月开始平台搭建与素材库的准备工作，同时尝试编写核心代码。

4月中旬开始测试代码的可信性并进行修改

4. 参考文献

刘佳，柯彦，雷雨，等 .生成对抗网络在图像隐写中的应用［j］.武汉大学学报（理学版），2019，65（2）：139152. doi：10. 14188/j. 16718836. 2019.02. 003.

彭程，秦拯，刘鹏，刘建蓉.基于边缘匹配与最低有效位的图像隐写方法[a].计算机工程，2011，37（14）:106-108.

王康.数字图像隐写技术研究.华东理工大学硕士学位论文.上海：华东理工大学.2016