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J-GLOBAL ID：201602294761601697   整理番号：16A0604245

コンテンツ適応JPEGステガノグラフィのためのステガナリシス特徴【Powered by NICT】

Steganalysis Features for Content-Adaptive JPEG Steganography

著者 (3件)： Denemark Tomas (Department of Electrical and Computer Engineering, Binghamton University, Binghamton, NY, USA) ,  Boroumand Mehdi (Department of Electrical and Computer Engineering, Binghamton University, Binghamton, NY, USA) ,  Fridrich Jessica (Department of Electrical and Computer Engineering, Binghamton University, Binghamton, NY, USA)
資料名： IEEE Transactions on Information Forensics and Security  (IEEE Transactions on Information Forensics and Security)
巻： 11  号： 8  ページ： 1736-1746  発行年： 2016年 
JST資料番号： W1570A  ISSN： 1556-6013  CODEN： ITIFA6  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ディジタル画像に対するすべての現代的なステガノグラフィアルゴリズムは被覆の複雑な領域,ステガ解析のためのモデル化が困難なへの埋込み修飾を制限するという意味でコンテンツ適応。個々の被覆元素が,修飾された(選択チャネル)である確率は,埋め込まれたペイロードと含有量の複雑さのサイズにより同時に決定した。コンテンツ適応ステガノグラフィの最も正確な検出は,現在選択チャネルの知識を組み込んだカバーとステゴ特徴上で訓練された分類器として構築された検出器で達成された。選択チャネルを意識した特徴は空間領域ステガノグラフィの検出のための提案されているが,JPEG領域の等価は存在しない。JPEG画像のための近代的なステガノグラフィアルゴリズムは現在JPEG相による分割雑音残差のヒストグラムによって形成された地形で検出された最良であるので,本論文では,出発点としてこのような特徴集合を使用し,その設計を拡張した選択チャネルの知識を統合することができる。これは残差の期待絶対歪を制限量をヒストグラムに蓄積することによって達成した。提案の特徴は効率的に計算でき,特に小型ペイロードのための試験した全てのアルゴリズムを横断して,かなりの検出利得を提供する。Copyright 2016 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  ディジタル画像 ,  ペイロード ,  *JPEG ,  利得 ,  モデリング ,  残差 ,  画像 ,  ヒストグラム ,  チャネル ,  *コンテンツ
準シソーラス用語： 空間領域 ,  複雑性 ,  *ステガナリシス ,  *ステガノグラフィー , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  音声処理  (JE05000E) ,  データ通信  (ND11040A)

タイトルに関連する用語 (5件)： コンテンツ ,  適応 ,  JPEG ,  ステガノグラフィ ,  ステガナリシス