本研究では、深層生成モデルを用いたブラインド電子透かし手法を開発した。生成器は元画像と埋込情報を同時に入力し，復号器は識別と情報復号を行う CNN を用いることで，生成・識別を敵対的学習で最適化しつつ，復号を教師あり学習で学習させ，画質と復号精度を両立する枠組みを構築した。MNIST、CIFAR-10 を元画像として多様な劣化に対する性能を比較した結果、回転、平行移動、ぼかしなど複数の攻撃環境下でも安定した埋め込みと高い復号率を維持した。さらに補助的に再撮影を模した変換も評価し、現実的な劣化下でも性能低下が小さいことを確認した。