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摘要
随着深度学习技术的研究发展，基于深度神经网络的隐写分析器已实现对于传统水
印样本的高精度检测与秘密信息破译，但已有研究表明，深度神经网络往往会被输入向
量中添加的特殊微小扰动而干扰产生误判。因此，新型的盲水印方案利用深度神经网络
进行秘密信息的隐藏和提取，避免了因对载体样本系统化修改从而导致被高精度识别的
弊端，并将隐写过程产生的扰动进行精心设置使其对于目标隐写分析网络具有对抗性效
果，进一步提升了水印样本的抗隐写检测能力。但在当下的数字化时代之中，社交网络
中的用户图像在需要受到来自水印的版
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