Tesis
Ocultamiento seguro de información en imágenes generadas por inteligencia artificial: integración de modelos de difusión, teoría del caos y firmas digitales
El problema
La esteganografía tradicional modifica una imagen portadora para esconder datos, dejando rastros estadísticos que el estegoanálisis moderno detecta cada vez mejor. Esta tesis propone un sistema pure coverless: el mensaje se codifica directamente en el tensor latente caótico que alimenta a Stable Diffusion, de modo que la imagen generada nunca se modifica después de su síntesis.
Componentes
| Componente | Rol |
|---|---|
| Atractor hipercaótico 5D memristivo | Generación determinista de latentes dependiente de clave |
| Modelos de difusión (SD 1.5 / SDXL) | Síntesis de la imagen portadora |
| Estimador de punto fijo libre de iteración (IFE) | Recuperación bit-exacta del payload sobre inversión DDIM |
| Firmas RSA-2048 | Autenticación e integridad del mensaje extraído |
Resultados preliminares
100 %Recuperación y verificación
20Iteraciones de benchmark
10 / 10Calidad visual humana
SP 800-22Batería NIST superada
Configuración óptima: steps=30, guidance=10.0, delta=0.1.