4月29日，由中國圖象圖形學學會主辦，CSIG（中國圖象圖形學學會）數字媒體取證與安全專委會、齊魯工業大學網絡空間安全學院和山東省區塊鏈+數字內容安全工程研究中心聯合承辦的“數字圖像取證與隱寫”在線報告舉辦。會上，復旦大學教授張新鵬、中山大學教授倪江群以及南京信息工程大學教授付章杰作了報告，報告會由齊魯工業大學教授馬賓主持。報告會在線參與人數達380余人。

張新鵬作了題為《隱寫新形態》的報告。報告討論了借助于深度學習的隱寫新形態，其中包括生成式圖像隱寫、深度模型隱寫、自然語言隱寫以及社交網絡行為隱寫，同時，報告還對數字圖像隱寫方法未來的發展進行展望。

倪江群作了題為《基于深度學習框架的數字圖像反取證方法研究》的報告，通過對數字圖像反取證技術的深入研究，可從反方向催生出更加有效和值得信賴的圖像取證方法。報告中對倪江群近期在反取證研究中的相關工作進行介紹，其中包括基于雙域生成對抗網絡的通用數字圖像操作反取證框架，以及基于VQ-VAE模型的有效生成圖像模擬等。

付章杰作了題為《少樣本隱寫分析》的報告。報告針對目前隱寫分析方法存在通用性差、訓練數據難以獲取等問題，將“少樣本學習”應用到隱寫分析領域，并提出一種基于少樣本學習的通用隱寫分析框架，為隱寫分析領域提供了一種新的研究思路。

中國圖象圖形學學會供稿

責任編輯：唐志榮