Boosting Digital Safeguards: Blending Cryptography and Steganography

在当今数字化时代，互联网对于通信和信息共享至关重要，因此需要采取精密的数据安全措施来防止未经授权的访问和利用。密码学将消息加密成为对未经授权读者来说难以理解的密文，从而在传输过程中保护数据的安全。而隐写术则源自于希腊语“隐蔽写作”的术语，它涉及到将数据隐藏在另一个媒介中，从而通过使消息不可见来促进隐蔽通信。这种提议的方法利用了人工智能（AI）和深度学习（DL）的最新进展，尤其是通过生成对抗网络（GANs）的应用来改进传统的隐写方法。通过将加密数据嵌入到另一个媒介中，我们的方法确保了通信对于窥视者来说是隐蔽的。GANs的应用使得智能安全系统利用神经网络对数据微小变化的固有敏感性，增强了对检测的保护。通过将密码学的加密技术与隐写术的隐藏能力相结合，并借助AI的优势，我们引入了一个综合的安全系统，旨在维护信息的隐私和完整性。该系统不仅旨在防止未经授权的访问或修改数据，还旨在保持数据的存在性隐蔽。这种技术融合解决了当前开放数字通信时代数据安全的核心挑战，提供了一种先进的解决方案，有潜力改变信息安全的格局。

论文旨在提出一种结合加密和隐写术的新型数据安全系统，利用人工智能技术增强隐蔽性和安全性。

论文提出了一种利用生成对抗网络（GANs）的智能安全系统，将加密和隐写术相结合，增强数据的隐蔽性和安全性。

论文使用了生成对抗网络（GANs）来提高隐写术的安全性和隐蔽性，实现了加密和隐写术的结合，并介绍了一种新的数据安全系统。实验使用了哥伦比亚大学的图像数据集，并进行了详细的实验分析。

最近的相关研究包括：1.《基于深度学习的隐写术研究》；2.《基于人工智能技术的数据安全研究》；3.《利用生成对抗网络的图像隐写术研究》。