STEGS2GAN - Um Modelo de Aprendizado Profundo para Esteganografia e Esteganálise em Imagens Digitais utilizando Redes Adversárias Generativas - Souza, João Pedro B. S.; Correia, Breno W. B.; Trevisani, Kleber M. (Anais Estendidos do Simpósio Brasileiro de Cibersegurança (SBSeg); 2026: Anais Estendidos do XXVI Simpósio Brasileiro de Cibersegurança, 2026)
Este trabalho descreve o desenvolvimento de um modelo de aprendizado profundo para realizar esteganografia e esteganálise em imagens digitais. A arquitetura do modelo utiliza uma Rede Adversária Generativa (GAN), cujo gerador é treinado para ocultar dados textuais em imagens imperceptivelmente e o discriminador para detectar anomalias que podem indicar ocultação de textos em imagens. O objetivo é criar um treinamento competitivo para avaliar o equilíbrio entre a qualidade visual da imagem, a taxa de recuperação da informação oculta e a resistência à detecção. A metodologia explora a adaptação de redes profundas residuais utilizando ambiente adversarial para a criação de padrões de ocultação robustos.