Image Steganography with Security Using Massive Threefold Attentional Residual GAN Optimized By Chaotic PSO Algorithm
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
The purpose of this study is to address the persistent challenges in image steganography, namely suboptimal feature learning, mode collapse, and training instability, which limit the performance of existing CNN- and GAN-based approaches for secure communication. To overcome these issues, a novel framework called Massive Threefold Attentional Residual GAN (MTARGAN) is proposed, in which the GAN hyperparameters are dynamically optimized using a Chaotic Particle Swarm Optimization (CPSO) algorithm. This design enhances feature extraction, embedding efficiency, and robustness against steganalysis. Experimental evaluations demonstrate that the proposed model achieves superior imperceptibility and resilience compared to state-of-the-art methods, with average PSNR values of 36.06, 34.43, 30.05, and 33.92 dB and corresponding SSIM scores of 0.96, 0.86, 0.89, and 0.84 at embedding capacities of 1, 2, 3, and 4 bpp, respectively. These results highlight the model’s ability to maintain a balance between embedding capacity and image quality while ensuring high recovery accuracy and security. Overall, the findings suggest that MTARGAN with CPSO optimization offers a stable, robust, and secure solution for practical image steganography applications.
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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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