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Enregistrement W2494067876 · doi:10.1109/aiccsa.2015.7507100

AES cryptography in color image steganography by genetic algorithms

2015· article· en· W2494067876 sur OpenAlexaff
Aura Conci, André Luiz Brazil, Simone Bacellar Leal Ferreira, Trueman MacHenry

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueAdvanced Steganography and Watermarking Techniques
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico
Mots-clésSteganographyComputer scienceInformation hidingCryptographySteganography toolsLeast significant bitCover (algebra)Image (mathematics)Genetic algorithmGrayscaleArtificial intelligenceDigital watermarkingComputer visionAlgorithmTheoretical computer scienceMachine learning

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This work incorporates the AES cryptography algorithm, to improve the hidden data security in two methodologies for steganography: the genetic algorithm and path relinking. It also combines them proposing a new hybrid approach that outperforms the LSB (least significant bits) substitution technique presented in works cited in the literature concerning the quality of a stego image. It improves the possibility of hiding data inside color images significantly, increasing the space available for information by more than three times when compared to the usual steganography approach used by grayscale images. Moreover all types of digital information from text and compressed files to even executable programs can be hidden inside the cover image. This considerably increases the scope of application of the technique for transmitting information inside a typical image, hiding the data from intruders.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,460
Score d'incertitude au seuil0,844

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,237 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations16
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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