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J-GLOBAL ID:202202235075573542   整理番号:22A0439711

マルチチャネル畳込みスライディングウィンドウに基づくストリーミングメディアのリアルタイムステガナリシス【JST・京大機械翻訳】

Real-time steganalysis for streaming media based on multi-channel convolutional sliding windows
著者 (9件):
資料名:
巻: 237  ページ: Null  発行年: 2022年 
JST資料番号: T0426A  ISSN: 0950-7051  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: オランダ (NLD)  言語: 英語 (EN)
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近年,インターネットプロトコル(VoIP)上のVoiceに基づく秘密通信技術はますます多くの注目を受けており,一方,サイバースペースのセキュリティに対する重大な脅威を提起している。本論文では,カバー通信の検出の精度と効率の改善に主に関連し,これらの問題に取り組むための実時間 VoIPステガナリシスモデルを提案した。マルチチャネル畳込みスライディングウィンドウ(CSW)を開発し,与えられたフレームとその隣接フレームとの相関関係を分析した。各スライディングウィンドウ内で,入力信号から相関特徴を抽出するために2つの特徴抽出チャネルを採用した。各チャネルは多数の畳み込みカーネルを持つ多重畳込み層から成る。次に抽出した特徴を,特徴融合のために前方完全接続ネットワークに供給した。これらの特徴の統計的分布を解析することにより,入力音声信号がカバー情報を含むかどうかを決定する。異なる埋込み速度,異なる音声長,等を含む様々な条件下で提案モデルの検出性能をテストするためのいくつかの実験を設計し,提案モデルは,特に低埋込み率の場合に,ステガノグラフィ音声ストリームを効率的かつ正確に検出できることを示した。さらに,更なる実験は,提案モデルが,耳石音声信号のほぼリアルタイム検出を達成して,最先端の性能を達成することができることを証明した。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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分類 (2件):
分類
JSTが定めた文献の分類名称とコードです
人工知能  ,  パターン認識 

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