噪声空间扩散隐写分析器

专攻扩散模型生成隐写

在扩散模型噪声空间中检测隐藏消息，为传统隐写分析失效的生成式隐写提供有效检测手段。

Zhu, Jiahao · 陈子轩 · Jiali, Liu · Yang, Lingxiao · 周毅 · 骆伟祺 · 谢晓华

Information Sciences 2026

技术优势

找到安全命门

理论证明任何破坏扩散模型噪声分布的隐写操作都会降低 DM-GIS 安全性，为检测提供统一理论依据。

无需载体图

检测器直接在扩散模型噪声空间中分析生成图像，不依赖原始载体图像，适用于无载体可得的场景。

多场景都有效

在越来越具挑战性的检测设定下，NS-DSer 均能有效检测 DM-GIS 生成的图像，显示出很强的泛化能力。

应用场景

• AI安全：用于发现 AI 生成图像中的隐蔽通信，避免恶意利用扩散模型传递秘密信息。
• 信息隐藏检测：替代传统隐写分析器，直接分析扩散模型噪声空间，揪出生成式隐写痕迹。
• 生成模型监管：为监管生成模型提供检测工具，判断模型输出是否夹带秘密信息。