提升数字安全：融合密码学与隐写术
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。应用人工智能（AI）和深度学习（DL）中的生成对抗网络（GANs）优化传统隐写术方法，通过将加密数据嵌入到另一个媒介中，保护通信免受窥探，并提高对检测的防护，从而维护信息的隐私和完整性，解决当前开放数字通信时代数据安全的核心挑战，并为信息安全领域带来可能的颠覆性改变。
这篇综述论文全面概述了基于深度学习的鲁棒隐写分析方法，包括图像、音频和视频等各种类型的分析。讨论了常用的深度学习技术，以及更先进的技术如深度迁移学习和深度强化学习的应用。回顾了最近的研究，包括数据集和评估指标，并详细分析了基于深度迁移学习的隐写分析方法在不同数据集上的性能。最后讨论了当前研究的现状、挑战和未来方向。
