پنهان نگاری مبتنی بر شبکه های مولد تخاصمی و نظریه آشوب: یک رویکرد ریاضی جدید برای افزایش امنیت و ظرفیت

این تحقیق یک چارچوب ریاضی دقیق و بسیار موثر برای نهان نگاری تصویر از طریق هم افزایی بدیع شبکه های مولد تخاصمی و نظریه آشوب معرفی می کند. با استفاده از نقشه های آشوبناک برای مکان های جاسازی شبه تصادفی و پویای غیرقابل پیش بینی، همراه با معماری GAN مبتنی بر U-Net، روش پیشنهادی ما بر آسیب پذیری های اصلی تکنیک های نهان نگاری کلاسیک و مبتنی بر یادگیری عمیق قبلی - یعنی قابلیت تشخیص آماری، بار محدود و تکرار الگو - غلبه می کند. ارزیابی های کمی در مجموعه داده های متنوع نشان می دهد که هیبرید GAN-آشوب به طور مداوم به عملکرد برتر دست می یابد، با میانگین PSNR برابر با 35.4 دسی بل و SSIM برابر با 0.935، که از تصاویر نهان نگاری با دقت بالا حتی با نرخ جاسازی 4 بیت در هر پیکسل پشتیبانی می کند. علاوه بر این، این روش به نرخ موفقیت 98.5٪ در استخراج داده و پردازش سریع (0.32 ثانیه برای جاسازی، 0.15 ثانیه برای استخراج) دست می یابد، بنابراین الزامات زمان واقعی اینترنت اشیا و برنامه های لبه حساس را برآورده می کند. اعتبارسنجی مقاومت در برابر نویز گاوسی، نویز نمک و فلفل و فشرده سازی JPEG به صورت تجربی، تاب آوری استراتژی پیشنهادی را تایید می کند و مناسب بودن آن را برای محیط های خصمانه مانند تصویربرداری ایمن مراقبت های بهداشتی، ارتباطات نظامی و خطوط لوله داده های صنعتی تایید می کند. از دیدگاه نظری، ادغام GANها با دینامیک آشوبناک غیرخطی پیشرفت قابل توجهی برای این حوزه است و نشان می دهد که ظرفیت حداکثرسازی آنتروپی نظریه آشوب، هنگامی که به معماری های مولد عمیق نگاشت می شود، به طور موثر مصنوعات قابل تشخیص را سرکوب کرده و امنیت و ظرفیت را افزایش می دهد. تجزیه و تحلیل مقایسه ای ما در برابر مدل های LSB، AutoEncoder و U-Net مزایای رقابتی را بیشتر نشان می دهد: بار داده بالاتر بدون افت بصری، و مقاومت قابل توجه در برابر حملات آماری غیرفعال و نویز/فشرده سازی فعال. با این وجود، چالش ها همچنان باقی هستند - به ویژه در مورد تاب آوری الگوریتمی تحت سناریوهای نویز شدید یا تخریب شدید تصویر، که می تواند بر دقت استخراج تاثیر بگذارد. تحقیقات آینده باید پارامترهای آشوب تطبیقی و مدل های GAN سبک وزن متناسب با دستگاه های فوق محدود را بررسی کنند، در حالی که یادگیری انتقال را برای ایجاد عملکرد قوی در طیف وسیع تری از انواع تصویر و شرایط دنیای واقعی بررسی می کنند. به طور خلاصه، نتایج ما معماری GAN-آشوب را به عنوان یک راه حل پیشرفته برای پنهان نگاری تصویر امن، با ظرفیت بالا و نامحسوس تثبیت می کند - که یک نقشه راه عملی برای نسل بعدی سیستم های ارتباطی پنهان هوشمند، مقاوم و مقیاس پذیر ارائه می دهد.