ОСОБЕННОСТИ ПРИМЕНЕНИЯ ПРЕДОБУЧЕННЫХ СВЁРТОЧНЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ К ЗАДАЧАМ СТЕГОАНАЛИЗА ГРАФИЧЕСКИХ ИЗОБРАЖЕНИЙ
С.Н. Терещенко1, А.А. Перов2, А.Л. Осипов1
1Новосибирский государственный университет экономики и управления, г. Новосибирск, Россия
sg12@ngs.ru
2Московский политехнический университет, г. Новосибирск, Россия
perov_artem@inbox.ru
Ключевые слова: машинное обучение, свёрточные нейронные сети, стеганография, стегоанализ, контейнер
Страницы: 98-105
Аннотация
Исследовано использование свёрточных нейронных сетей в целях анализа контейнера графических изображений на наличие данных, внедрённых методами стеганографии. Показано, что глубокая свёрточная нейронная сеть обучается классифицировать присутствие скрытых данных в графических изображениях, достигая точности по метрике weighted AUC, равной 0,928. Проверена гипотеза об эффективности применения концепции «transfer learning» в сфере стеганографии. Эффективность предложенной технологии продемонстрирована на большом экспериментальном материале.
DOI: 10.15372/AUT20210412 |
