Detecting Hidden Data in Images Using Convolutional Neural Networks
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.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».