StegaVAR: Privacy-Preserving Video Action Recognition via Steganographic Domain Analysis

📄 arXiv: 2512.12586v1 📥 PDF

作者: Lixin Chen, Chaomeng Chen, Jiale Zhou, Zhijian Wu, Xun Lin

分类: cs.CV

发布日期: 2025-12-14

备注: 13 pages, 10 figures. This is the extended version of the paper accepted at AAAI 2026, including related works and appendix

💡 一句话要点

StegaVAR：提出一种基于隐写域分析的隐私保护视频行为识别框架

🎯 匹配领域: 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation)

关键词: 视频行为识别 隐私保护 隐写术 隐写域分析 时空特征提取

📋 核心要点

  1. 现有隐私保护方法依赖匿名化，但存在隐蔽性低和时空信息破坏的问题，影响视频行为识别的准确性。
  2. StegaVAR将动作视频嵌入封面视频，在隐写域直接进行行为识别，保证秘密视频时空信息完整，并利用封面视频自然外观保证隐蔽性。
  3. 通过秘密时空提升（STeP）和跨频带差异注意力（CroDA）在隐写域内进行分析，实验证明StegaVAR在隐私保护和行为识别上表现优异。

📝 摘要（中文）

近年来，深度学习在视频行为识别（VAR）领域取得了快速进展，但视频中的隐私泄露仍然是一个关键问题。目前最先进的隐私保护方法通常依赖于匿名化，但这些方法存在（1）隐蔽性低，即生成视觉上扭曲的视频，在传输过程中容易引起攻击者的注意，以及（2）时空破坏，即降低了用于精确VAR的必要时空特征。为了解决这些问题，我们提出了StegaVAR，这是一种新颖的框架，它将动作视频嵌入到普通的封面视频中，并首次直接在隐写域中执行VAR。在数据传输和动作分析的整个过程中，隐藏的秘密视频的时空信息保持完整，而封面视频的自然外观确保了传输的隐蔽性。考虑到隐写域分析的难度，我们提出了秘密时空提升（STeP）和跨频带差异注意力（CroDA），用于在隐写域内进行分析。STeP在训练期间使用秘密视频来指导隐写域中的时空特征提取。CroDA通过捕获跨频带语义差异来抑制封面干扰。实验表明，StegaVAR在广泛使用的数据集上实现了卓越的VAR和隐私保护性能。此外，我们的框架对多种隐写模型有效。

🔬 方法详解

问题定义：现有隐私保护的视频行为识别方法，如匿名化处理，会造成视频视觉质量下降，引起注意，或者破坏视频的时空信息，影响行为识别的准确性。因此，如何在保护视频隐私的同时，保持视频质量和行为识别的准确性是一个挑战。

核心思路：StegaVAR的核心思路是将需要保护的动作视频作为秘密信息，嵌入到普通的封面视频中，然后在嵌入后的隐写域中直接进行行为识别。这样既隐藏了秘密视频的存在，又保留了秘密视频完整的时空信息，避免了传统匿名化方法的缺点。

技术框架：StegaVAR框架主要包含三个部分：视频隐写模块（负责将动作视频嵌入到封面视频中），秘密时空提升模块（STeP），以及跨频带差异注意力模块（CroDA）。首先，使用现有的隐写算法将动作视频嵌入到封面视频中。然后，STeP模块利用动作视频的信息来指导隐写域中的时空特征提取，增强对动作信息的感知。最后，CroDA模块通过关注不同频带之间的语义差异，抑制封面视频的干扰，从而提高行为识别的准确性。

关键创新：StegaVAR的关键创新在于首次提出了在隐写域中直接进行视频行为识别。与传统的先匿名化再识别的方法不同，StegaVAR通过隐写技术保证了秘密视频的完整性和隐蔽性。此外，STeP和CroDA模块的设计，使得模型能够有效地从隐写域中提取动作特征，并抑制封面视频的干扰。

关键设计：STeP模块使用秘密视频作为监督信号，指导隐写域特征提取器的训练。CroDA模块通过计算不同频带特征之间的差异，并利用注意力机制来选择重要的特征。具体的损失函数包括行为识别损失、隐写损失等，用于优化模型的性能。网络结构方面，可以使用现有的视频行为识别网络作为基础，并在此基础上添加STeP和CroDA模块。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，StegaVAR在多个公开数据集上取得了优异的性能。与现有的隐私保护方法相比，StegaVAR在保证隐私性的同时，显著提高了视频行为识别的准确率。此外，该框架对多种隐写模型具有良好的兼容性，表明其具有较强的泛化能力。

🎯 应用场景

StegaVAR可应用于对隐私敏感的视频行为识别场景，例如智能监控、医疗健康、军事侦察等。该技术可以在保护个人隐私的同时，实现对视频内容的分析和理解，具有重要的实际应用价值。未来，可以进一步研究更高效的隐写算法和更鲁棒的隐写域分析方法，以提高StegaVAR的性能和安全性。

📄 摘要（原文）

Despite the rapid progress of deep learning in video action recognition (VAR) in recent years, privacy leakage in videos remains a critical concern. Current state-of-the-art privacy-preserving methods often rely on anonymization. These methods suffer from (1) low concealment, where producing visually distorted videos that attract attackers' attention during transmission, and (2) spatiotemporal disruption, where degrading essential spatiotemporal features for accurate VAR. To address these issues, we propose StegaVAR, a novel framework that embeds action videos into ordinary cover videos and directly performs VAR in the steganographic domain for the first time. Throughout both data transmission and action analysis, the spatiotemporal information of hidden secret video remains complete, while the natural appearance of cover videos ensures the concealment of transmission. Considering the difficulty of steganographic domain analysis, we propose Secret Spatio-Temporal Promotion (STeP) and Cross-Band Difference Attention (CroDA) for analysis within the steganographic domain. STeP uses the secret video to guide spatiotemporal feature extraction in the steganographic domain during training. CroDA suppresses cover interference by capturing cross-band semantic differences. Experiments demonstrate that StegaVAR achieves superior VAR and privacy-preserving performance on widely used datasets. Moreover, our framework is effective for multiple steganographic models.