|
Эта публикация цитируется в 3 научных статьях (всего в 3 статьях)
Математические методы стеганографии
Эффективное обнаружение стеганографически скрытой информации посредством интегрального классификатора на основе сжатия данных
В. А. Монаревa, А. И. Пестуновb a Институт вычислительных технологий СО РАН, г. Новосибирск, Россия
b Новосибирский государственный университет экономики и управления, г. Новосибирск, Россия
Аннотация:
Предлагается концепция интегрального классификатора, предназначенного для повышения точности методов стегоанализа, которые базируются на машинном обучении. Вместо одиночного классификатора, принимающего решение о пустоте или заполненности контейнера, предлагается обучать набор классификаторов, каждый из которых предназначен для обработки контейнеров с определёнными свойствами. В качестве реализации данной концепции представлен интегральный классификатор, основанный на сжатии данных, что подразумевает выбор отдельного классификатора из набора на основе коэффициентов сжатия контейнеров. Эффективность предлагаемого классификатора для решения задачи обнаружения скрытой информации экспериментально продемонстрирована для современных методов адаптивного внедрения HUGO, WOW и S-UNIWARD на изображениях-контейнерах из известной базы BOSSbase 1.01. Показано, что в зависимости от метода внедрения и количества скрываемой информации ошибку обнаружения можно снизить на 0,05–0,16 по сравнению с лучшими из известных результатов.
Ключевые слова:
стегоанализ, ошибка обнаружения, HUGO, WOW, UNIWARD, метод опорных векторов, PSRM-признаки, SRM-признаки, ансамблевый классификатор, интегральный классификатор.
Образец цитирования:
В. А. Монарев, А. И. Пестунов, “Эффективное обнаружение стеганографически скрытой информации посредством интегрального классификатора на основе сжатия данных”, ПДМ, 2018, № 40, 59–71
Образцы ссылок на эту страницу:
https://www.mathnet.ru/rus/pdm621 https://www.mathnet.ru/rus/pdm/y2018/i2/p59
|
Статистика просмотров: |
Страница аннотации: | 405 | PDF полного текста: | 400 | Список литературы: | 31 |
|