Тип публикации: статья из журнала
Год издания: 2023
Ключевые слова: стеганоанализ, steghide, OutGuess, nsF5, бинарная классификация
Аннотация: Предложен метод нахождения вектора характеристик изображений, позволяющий эффективно детектировать наличие скрытой информации в JPEG-изображениях. Метод заключается в использовании матрицы переходных вероятностей и применении метода калибровки изображения для повышения точности и уменьшения числа ложных срабатываний. Для каждого изПоказать полностьюображения из обучающей и тестовой выборки находится вектор характеристик, число элементов которого составляет 324. Далее на полученных данных из обучающей выборки обучается искусственная иммунная система. Для оценки качества классификации использовались следующие метрики: точность, величина ошибки первого и второго рода результатов бинарной классификации. Для встраивания скрытого сообщения использовался один из трех алгоритмов стеганографии: Steghide, OutGuess и nsF5. Предложенный подход нахождения вектора характеристик изображения позволяет детектировать наличие скрытого вложения в изображениях, полученных в результате применения неадаптивных методов стеганографии (Steghide, OutGuess и nsF5) с точностью более 95%.
Журнал: Сборник избранных статей научной сессии ТУСУР
Выпуск журнала: №1-3
Номера страниц: 83-89
Место издания: Томск
Издатель: Томский государственный университет систем управления и радиоэлектроники