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J-GLOBAL ID：202202248379447019   整理番号：22A1174294

MixNet:コンテンツ適応ステガノグラフィによって生成されるステゴ画像を検出するための特徴抽出器としての畳込みニューラルネットワークのロバストな混合【JST・京大機械翻訳】

MixNet: A Robust Mixture of Convolutional Neural Networks as Feature Extractors to Detect Stego Images Created by Content-Adaptive Steganography

著者 (3件)： Amrutha E. (Centre for Image Processing and Pattern Recognition, Department of Electronics and Communication Engineering, MEPCO Schlenk Engineering College (Autonomous), Sivakasi, India) ,  Arivazhagan S. (Centre for Image Processing and Pattern Recognition, Department of Electronics and Communication Engineering, MEPCO Schlenk Engineering College (Autonomous), Sivakasi, India) ,  Sylvia Lilly Jebarani W. (Centre for Image Processing and Pattern Recognition, Department of Electronics and Communication Engineering, MEPCO Schlenk Engineering College (Autonomous), Sivakasi, India)
資料名： Neural Processing Letters  (Neural Processing Letters)
巻： 54  号： 2  ページ： 853-870  発行年： 2022年 
JST資料番号： W0953A  ISSN： 1370-4621  CODEN： NPLEFG  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ディジタルステガノグラフィ,データ隠蔽の古代芸術の最新版は,秘密通信のための一般的ツールである。ステガノグラフィの少なくとも古いようなステガナリシスは,そのような隠れたチャネルを地球すための手ごろいである。ディジタル画像のステガノグラフィによる情報隠蔽の違法な行動は,知的ステガナリシス技術を用いてのみ効果的に克服できる。本論文では,6つの畳込みニューラルネットワーク(CNN)から成る新しいMixNetフレームワークを,より良い検出精度を有する空間コンテンツ適応アルゴリズムの一般的ステガナリシスを達成するための特徴抽出者として提案した。空間コンテンツ適応アルゴリズムが,エッジやテクスチャのような画像のコンポーネントにハードに秘密ビットを埋め込むので,CNNへの入力は,まず,雑音残差の形で組込みコンテンツを得るために,高パスフィルタを用いてフィルタリングされる。次に,これらのネットワークから抽出した階層的特徴を連結して,サポートベクトルマシン分類装置を訓練するために使用する。ベンチマークBOSSbase v1.01カバー画像を用いて実験を行い,ステゴ画像を3つの最先端のアルゴリズムHUGO-BD,S-UNIWARDおよびWOWを用いて5つの相対ペイロード0.1-0.5ビット/ピクセル(bpp)で作成した。実験結果は,提案したMixNetが文献において比較した関連研究より優れていて,コンテンツ適応ステガノグラフィの検出におけるMixNetのロバスト性を証明した。Copyright The Author(s), under exclusive licence to Springer Science+Business Media, LLC, part of Springer Nature 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  検出 ,  雑音 ,  *ネットワーク ,  フィルタリング ,  *特徴抽出 ,  ペイロード ,  *画像 ,  画素 ,  ディジタル画像 ,  暗号 ,  ベンチマーク ,  *ロバスト性 ,  *コンテンツ
準シソーラス用語： 適応アルゴリズム ,  *ステガノグラフィー ,  ステガナリシス , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： コンテンツ適応ステガノグラフィ ,  畳込みニューラルネットワーク ,  騒音残差 ,  サポートベクトルマシン分類器

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (7件)： コンテンツ ,  適応 ,  ステガノグラフィ ,  ステゴ画像 ,  特徴抽出 ,  畳込みニューラルネットワーク ,  ロバスト