Stemansy旨在检测数字媒体中的隐藏消息，在信息安全领域提出重大挑战。本文介绍了一种对抗性的切解系统，该系统利用对抗性训练和有效的有效网络的功能提取功能。我们利用有效网络从图像中提取可靠的特征，随后由密集的神经网络对其进行分类，以区分隐志和非稳定摄影含量。为了增强系统对对抗性攻击的弹性，我们实施了一个自定义的对抗训练环，该训练循环使用快速梯度符号方法（FGSM）生成对抗性示例，并将这些示例集成到培训过程中。我们的结果表明，所提出的系统不仅可以在检测隐志含量方面具有很高的准确性，而且还保持了对抗性扰动的鲁棒性。利用最先进的深度学习体系结构和对抗性训练的双重方法为稳固性领域提供了重大进步，从而确保了对数字图像中隐藏信息的更可靠检测。