Для повышения безопасности информации при передаче по общественным каналам изображения часто используются для скрытия двоичных данных. Поскольку используется сжатие JPEG (Объединённая группа экспертов по изображениям), данные легко искажаются, что создаёт сложности при восстановлении исходных двоичных данных. В данной работе предлагается инновационный метод скрытия двоичных данных с использованием модели Transformer, сочетающей пространственный и каналный механизмы внимания (называемой SCFformer) для противодействия сжатию JPEG. На этапе скрытия применяется новый механизм усечения квантизации дискретного косинусного преобразования (DCT), который усиливает устойчивость изображения к сжатию JPEG, а данные скрываются в малозаметных областях с помощью пространственного и каналного внимания, повышая устойчивость модели к стеганоанализу. На этапе извлечения механизм квантования DCT минимизирует потерю секретного изображения при сжатии, что облегчает извлечение информации. Интеграция масштабируемого модуля увеличивает гибкость, позволяя скрывать данные переменной ёмкости. Экспериментальные результаты подтверждают высокий уровень безопасности, большую ёмкость и высокую гибкость предлагаемого метода, а также заметное улучшение восстановления двоичных данных после сжатия JPEG, демонстрируя эффективность подхода.

скрытие двоичных данных; устойчивость к сжатию JPEG; квантование дискретного косинусного преобразования; SCFformer