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龙图腾网获悉齐鲁工业大学申请的专利一种基于并行对抗的生成式图像隐写方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115730644B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211497806.7，技术领域涉及：G06N3/0475；该发明授权一种基于并行对抗的生成式图像隐写方法及系统是由马宾;李坤;马睿和;王春鹏;李健;王晓雨;李晓龙;张立伟设计研发完成，并于2022-11-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于并行对抗的生成式图像隐写方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于并行对抗的生成式图像隐写方法、系统、电子设备及计算机可读存储介质，属于图像隐写技术领域。本发明提出了一种基于添加通道注意力机制的U‑Net结构生成对抗样本，增强现有隐写方法安全性的多重对抗网络体系结构，原始图像经过生成器生成对抗噪声，对抗噪声合理分布到原始图像中生成对抗样本，使用生成的对抗样本作为载体图像经过现有隐写算法生成的隐写图像可抵御现今最为先进的几种隐写分析器的检测；解决了现有技术中存在“无法抵御多种隐写分析器的同时检测且无法抵御现今最为先进的隐写分析器的检测”的问题。

本发明授权一种基于并行对抗的生成式图像隐写方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于并行对抗的生成式图像隐写方法，其特征是，包括： 构建包括生成器、隐写器和多重隐写分析网络的生成式并行对抗隐写模型，所述生成器将对抗噪声添加到原始图像中生成对抗样本，所述隐写器将原始图像或对抗样本生成为隐写图像，所述多重隐写分析网络判断隐写图像是否含有秘密信息；所述生成器包括依次连接的下采样卷积块、通道注意力模块、上采样卷积块和输出层，下采样卷积块包括下采样卷积层、批处理归一化层和Relu激活函数，第一个上采样卷积块包括反卷积层和批处理归一化层，第2个至第7个上采样卷积块包括反卷积层、批处理归一化层和Relu激活函数，输出层包括RELU激活函数、反卷积层和sigmoid激活函数； 生成器的损失函数为： 其中，n为隐写分析器的数量，α、β和λ为权值参数，为隐写分析器的损失函数，为多次隐写分析对抗网络的损失函数，Lm为原始图像和对抗样本之间的图像失真损失函数； 多重隐写分析网络中的隐写分析器为SRNet网络结构和Zhu-Net网络结构的组合； 根据多重隐写分析网络的判断结果分别构建生成器和多重隐写分析网络的损失函数，根据两者的损失函数对生成器和多重隐写分析网络进行对抗训练，得到训练后的生成式并行对抗隐写模型； 基于训练后的生成式并行对抗隐写模型得到与原始图像对应的隐写图像。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人齐鲁工业大学，其通讯地址为：250353 山东省济南市长清区大学路3501号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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