Integrating Wavelet Feature Decomposition and 3D CNNs for Accurate Blind Steganalysis
Notice bibliographique
Résumé
Blind steganalysis aims to determine whether a piece of media possesses hidden information without prior knowledge of the embedding algorithm.This task has become increasingly challenging as steganographic techniques continue to evolve rapidly.In this paper, we present a novel approach that integrates wavelet-based feature representations with a three-dimensional deep convolutional neural network (3D CNN) for robust blind image steganography.The discrete wavelet transform (DWT) is employed to capture spatial-frequency characteristics across subbands, enabling the preservation of subtle embedding distortions that conventional spatial-domain approaches often overlook.These wavelet-based feature volumes serve as inputs to the 3D CNN, which jointly models interband, spatial, and frequency-domain dependencies through volumetric convolution.To rectify class imbalance and increase classification robustness, we introduce a custom weighted classification layer.We conducted extensive experiments on the BOWS2 and BOSSBase v1.01 datasets, and the results demonstrate that the proposed method outperforms baseline models using 2D CNN architectures in terms of accuracy, precision, recall, and F1-score across all embedding schemes.Our results demonstrate the potential of combining wavelet-domain methods with volumetric deep learning (DL) to improve blind steganalysis in practical digital forensics and cybersecurity applications.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
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 ».