Soluzioni di Deep Learning in ambito di Image Steganography

La steganografia è la pratica del nascondere un messaggio segreto all’interno di una comunicazione ordinaria. Le sfide in tal senso sono legate ad un’immissione del messaggio che permetta al destinatario di decodificarlo e che allo stesso tempo non sia sospettabile da una parte terza. Nel caso di questo lavoro viene considerata l’incorporazione del messaggio all’interno di immagini, in particolare per due differenti casi, attraverso tecniche di Deep Learning. Nel primo il messaggio segreto è un’immagine delle stesse dimensioni di quella nella quale deve essere incorporata e la trasmissione è digitale. Vengono proposte in questo lavoro due soluzioni al problema, definite principalmente da due differenti architetture di reti neurali e una componente di correlazione per la funzione di loss. Nel secondo caso viene invece considerato il contesto della trasmissione fisica dell’immagine contenente il messaggio (di dimensione inferiore rispetto al caso precedente), dove quest’ultima subisce distorsioni prima di essere ricevuta. Vengono quindi testate e sperimentate differenti soluzioni a quest’ultimo problema, partendo da approcci della letteratura con proposte di cambiamenti per questi. Gli ultimi esperimenti in particolare permettono di estrarre il messaggio da immagini molto piccole e con significative sfocature in contesti non digitali.