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图像隐写是信息安全领域的研究热点之一.早期隐写方法通过修改载体图像获得含密图像,导致图像统计特性发生变化,因此难以抵抗基于高维统计特征分析的检测.随着深度学习的发展,研究者们提出了许多基于深度学习的图像隐写方法,使像素修改更隐蔽、隐写过程更智能.为了更好地研究图像隐写技术,对基于深度学习的图像隐写方法进行综述.首先根据图像隐写过程,从3个方面分析了基于深度学习的图像隐写方法:1)从生成对抗网络和对抗样本2个角度介绍载体图像获取方法;2)分析基于深度学习的隐写失真设计方法;3)阐述基于编码-解码网络的