核心是通过 DL 来学习到一个 steganographic(速记式加密) algorithm
如何知道decode 出来的消息，是否是正确的？使用了 BCH 编码，里面有56bit的消息，40 比特的错误纠正位。
叫图像隐写术
提出的方法，可以自动学习如何隐藏和传输数据，让各种打印机、显示、相机、光照和viewpoint的组合下，依然鲁棒。
提供了一套框架来训练这个系统，评估他的能力，证明在很多现实场景中都能工作，使用消融(ablation)来展示我们训练时扰动(perturbation)的相对的重要性。
在物理分类的 CNN 上，图片对抗攻击的目的是以最小代价扰动图片，来让分类结果出错。
Synthesizing robust adversarial examples.(ICML 2018)
Robust physical adversarial attack on faster r-cnn object detector
Robust physical-world attacks on deep learning visual classification
Connecting the digital and physical world: Improving the robustness of adversarial attacks.
Adversarial examples in the physical world.
[9] Digital image steganography: Survey and analysis of current methods.
[11] Digital watermarking and steganography