隐写术是一种将秘密信息隐藏在公开载体中的技术。生成式隐写术利用生成模型（如GAN）生成载体并嵌入秘密，但面临容量、效率和安全性的三难问题：传统方法往往牺牲其中一方。本文提出ANStega（Adversarial Network-based Steganography），通过设计一个对抗性训练框架，同时优化三个目标。该方法采用编码器-解码器架构，编码器将秘密信息映射为生成载体的隐空间扰动，解码器从扰动中恢复秘密；判别器确保载体与自然数据分布不可区分。实验表明，ANStega在保持高安全性的同时，实现了接近理论极限的嵌入容量和实时编码/解码效率。作者在多个数据集上验证了该方法在抵抗隐写分析方面的鲁棒性。论文主要贡献是首次系统性解决了生成式隐写术的三难问题，为实用化隐写系统提供了新范式。