非ブラインドステガナリシス【JST・京大機械翻訳】

Bunzel Niklas; Steinebach Martin; Liu Huajian

文献

J-GLOBAL ID：202002216626837452 整理番号：20A2227646

非ブラインドステガナリシス【JST・京大機械翻訳】

Non-blind steganalysis

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号： ARES ’20 ページ： 1-7 発行年： 2020年
JST資料番号： D0698C 資料種別：会議録 (C)
記事区分：原著論文発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

ディジタル化の増加は,情報の安全な伝送のための新しい方法,可能性およびニーズを提供する。ステガノグラフィとその分析はIT-Securityの必須部分を構成する。本研究では,ブラインドステガナリシスの方法が,非ブラインドシナリオにおいてどのように改善できるかを示した。主な目的は,解析の精度率を最大化するための参照画像の知識を利用する方法を調べることであった。したがって,一般的ステゴツールとそれらの埋込みアルゴリズムを評価し,353110画像のデータセットを確立した。画像を適用して,非ブラインドステガナリシスの改良方法の能力を試験した。結果は,基準画像を作り出すために,カバー画像を用いて,側線が有意に改善したことを示した。また,結果の凝集は精度にプラスの影響を与えることを示した。特に注目すべきことは,ステゴとカバー画像の品質間の相関である。両者を共用することによってのみ,精度は強く改良できた。興味深いことに,両品質の違いは,結果に深い影響を与える。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

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図形・画像処理一般

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