La esteganografía es una colección de técnicas para ocultar la existencia de información al incrustarla dentro de una cubierta. Con el desarrollo del aprendizaje profundo, han aparecido algunos métodos novedosos de esteganografía basados en el autoencoder o las redes generativas adversarias. Aunque los métodos de esteganografía basados en el aprendizaje profundo tienen ventajas en cuanto a generación automática y capacidad, la seguridad del algoritmo necesita mejorar. En este documento, aprovechamos el comportamiento lineal de las redes de aprendizaje profundo en un espacio superior y proponemos un esquema de esteganografía novedoso que mejora la seguridad mediante un ejemplo adversarial. El sistema se entrena con diferentes configuraciones de entrenamiento en dos conjuntos de datos. Los resultados experimentales muestran que el esquema propuesto podría evadir la detección de esteganalizadores de aprendizaje profundo. Además, el estego producido podría extraer la imagen secreta con menos distorsión.