Detecting Hidden Data in Images Using Convolutional Neural Networks
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Recent advancements in Deep Learning (DL) have driven the development of innovative methodologies, particularly within the domain of steganalysis for spatial domain images.Steganalysis, as the counterpart to steganography, is dedicated to uncovering concealed data within the content, making a digital image.Convolutional Neural Networks (CNNs), grounded in DL principles, have been influential in pushing the boundaries of this field.Despite the development of various CNN architectures that have raised the precision in detecting images with steganographic payload, current models contend with challenges related to the detectability of low payload capacities and suboptimal processes for feature learning.In response, this study introduces a novel CNN architecture to enhance steganalysis and improve the accuracy of detecting covert data in spatial domain images.The proposed model introduces a strategic integration of maximum and average pooling, a tandem approach meticulously designed to amplify the network's proficiency in capturing intricate details and multiple layers of information.Moreover, the proposed CNN architecture is structured into three principal stages: preprocessing, feature extraction, and classification.The preprocessing stage comprises Input, regular convolution layer, and Batch Normalization.The feature extraction stage employs the ReLU as a non-linear activation function based on its capacity to expedite computation by bypassing the need for exponentials and divisions.The classification stage introduces the multi-scale inception module to enhance the probabilistic feature classification.The proposed model's correctness in probabilistic classification through the receiver operating characteristic curve (ROC AUC) yields an AUC of 0.95, reflecting a prediction correctness of 95%.Furthermore, the results show that the proposed model outperforms the results of previous research studies in terms of accuracy and improves the existing works with a percentage ranging from 2.3 to 2.9%.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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