Прикладная дискретная математика
RUS  ENG    ЖУРНАЛЫ   ПЕРСОНАЛИИ   ОРГАНИЗАЦИИ   КОНФЕРЕНЦИИ   СЕМИНАРЫ   ВИДЕОТЕКА   ПАКЕТ AMSBIB  
Общая информация
Последний выпуск
Архив
Импакт-фактор

Поиск публикаций
Поиск ссылок

RSS
Последний выпуск
Текущие выпуски
Архивные выпуски
Что такое RSS


ПДМ:
Год:
Том:
Выпуск:
Страница:
Найти




Персональный вход:
Логин:
Пароль:
Запомнить пароль
Войти
Забыли пароль?
Регистрация

Прикладная дискретная математика, 2018, номер 40, страницы 59–71
DOI: https://doi.org/10.17223/20710410/40/5 (Mi pdm621) 		 
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
PDF полного текста (1031 kB) Список цитирования (3)
Список литературы:
PDF
HTML
DOI: https://doi.org/10.17223/20710410/40/5
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.
Реферативные базы данных:
Тип публикации: Статья
УДК: 004.056.5
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
Цитирование в формате AMSBIB
\RBibitem{MonPes18}
\by В.~А.~Монарев, А.~И.~Пестунов
\paper Эффективное обнаружение стеганографически скрытой информации посредством интегрального классификатора на основе сжатия данных
\jour ПДМ
\yr 2018
\issue 40
\pages 59--71
\mathnet{http://mi.mathnet.ru/pdm621}
\crossref{https://doi.org/10.17223/20710410/40/5}
\elib{https://elibrary.ru/item.asp?id=35155724}
Образцы ссылок на эту страницу:
  • https://www.mathnet.ru/rus/pdm621
  • https://www.mathnet.ru/rus/pdm/y2018/i2/p59
    • Эта публикация цитируется в следующих 3 статьяx:
    Citing articles in Google Scholar: Russian citations, English citations
    Related articles in Google Scholar: Russian articles, English articles
    		Прикладная дискретная математика
     
      Обратная связь:
    		  Пользовательское соглашение  Регистрация посетителей портала  Логотипы © Математический институт им. В. А. Стеклова РАН, 2024