Для повышения безопасности передачи информации в общественных каналах изображения часто используются для скрытия двоичных данных. Из-за использования сжатия изображений методом Объединенной группы экспертов по изображениям (JPEG) данные подвержены искажению, и восстановление исходных двоичных данных представляет собой вызов. В этой статье представлен инновационный метод скрытия двоичных данных, использующий модель Transformer, которая объединяет пространственный и канальный механизмы внимания (называемую SCFformer) для сопротивления сжатию JPEG. В этом методе на этапе скрытия используется новый механизм квантования дискретного косинусного преобразования (DCT), чтобы увеличить устойчивость изображения к сжатию JPEG, и данные скрываются в областях, которые не легко обнаружить, с помощью механизма пространственного и канального внимания, чтобы увеличить устойчивость модели к анализу стеганографии. На этапе извлечения механизм квантования DCT максимально снижает потери секретного изображения в процессе сжатия, делая извлечение информации более простым. Интеграция модуля расширения увеличивает гибкость, позволяя скрывать данные с переменной ёмкостью. Результаты экспериментов подтверждают, что предложенное решение обладает высокой безопасностью, большой ёмкостью и высокой гибкостью, одновременно демонстрируя значительное улучшение восстановления двоичных данных после сжатия JPEG, что подтверждает эффективность предложенного метода.

Скрытие двоичных данных; Против сжатия JPEG; Квантование дискретного косинусного преобразования; SCFformer