Convolutional Neural Network to Detect the Secret Data in the Spatial Domain Images
Notice bibliographique
Résumé
Advancements in Deep Learning (DL) have led to innovative approaches to address complex issues, notably steganalysis concerning spatial domain images.Steganalysis is a counter art of steganography that aims to detect the presence of possible hidden data in the pixels of an image.Based on the DL logic, Convolutional Neural Networks (CNNs) have been instrumental in this domain.Over the past years, several CNN architectures have emerged, elevating the accuracy in detecting the images hosting the steganographically hidden data in images.However, existing CNN models face problems associated with limitations in the perceptibility of low payload capacities and less-than-optimal processes for feature learning.This study introduces a novel CNN architecture to enhance the steganalysis process and improve the accuracy of secret data detection for spatial domain images.In the proposed method, the key contributions to CNN development include the utilization of mixed pooling, which combines different pool sizes to enhance the network's ability to capture deeper and multiple shades, thereby providing flexibility in feature extraction.Additionally, depth steganalysis and separable convolution address kernel neglect in channel and residual spatial correlation.Integrating LeakyReLu is proposed to mitigate weak slopes and enhance network convergence.Experimental results demonstrate that employing the proposed CNN architecture improves steganalysis outcomes.It is important to highlight that the findings reveal an accurate improvement of up to 10.2% over the recently considered schemes.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».