Genom att arbeta med högdimensionella representationer av omslag, moderna steganografiska metoder kan bevara ett stort antal komplexa beroenden bland enskilda omslag element och därmed undvika att upptäcka med hjälp av nuvarande bästa steganalyzers. Det är oundvikligt att steganalys måste börja använda högdimensionella funktionsuppsättningar också. Detta medför två centrala problem - uppbyggnad av bra högdimensionella funktioner och maskininlärning som skalar väl med avseende på dimensionalitet. Beroende på klassificeringen kan hög dimensionalitet leda till problem med brist på träningsdata, ogenomförbart hög komplexitet i utbildningen, försämrad generaliseringsförmåga, brist på robusthet för att täcka källan och mättnad av prestanda under dess potential. För att ta itu med dessa problem som tillsammans kallas dimensionalitetens förbannelse föreslår vi ensembleklassare som ett alternativ till de mycket mer komplexa stödvektormaskinerna. Baserat på karaktären av de medier som analyseras, den stelnalyst först sätter ihop en högdimensionell uppsättning av olika "förutsättningar" utvalda för att fånga beroenden bland enskilda omslag element. Sedan bygger en familj av svaga klassiatorer på slumpmässiga subrymder i förfjäderrymden. Den slutliga klassificeringen konstrueras genom att enskilda klassificeringsgrundares beslut sammanställs. Fördelen med detta tillvägagångssätt är dess universalitet, låga komplexitet, enkelhet och förbättrade prestanda jämfört med klassificerare tränade på hela prefeature set. Experiment med steganografiska algoritmer nsF5 och HUGO visar nyttan av detta tillvägagångssätt över nuvarande state of the art. Idag utvärderas säkerheten för steganografiska algoritmer utformade för empiriska täckningskällor med hjälp av steganalyzers byggda som binära klassiatorer utbildade på omslag och stegofunktioner. Ursprungligen var funktionerna utformade för hand för att fånga effekten av kända steganografiska system. 12 En renare strategi är att få de egenskaper genom att anta en modell för enskilda täckelement och använda sin provformulär som funktion. 7, 22, 27 Noggrann uppmärksamhet har vanligtvis ägnats åt att hålla dimensionaliteten i funktionsutrymmet låg på grund av potentiella problem med dimensionsförbannelsen (Kod). Men moderna steganografi metoder, såsom HUGO 23 är utformade för att ungefär bevara en högdimensionell representation av omslag * och därmed många komplexa beroenden bland pixlar, samt. Med den ökade sofistikeringen av steganografiska algoritmer har steganalys redan börjat använda funktionsrymder med ökad dimensionalitet. Den mest exakta rumsliga domänen steganalys av ±1 inbäddning (LSB matchning) använder 686-dimensionella SPAM funktioner 22 medan en 1.234-dimensionell Cross-Domain Feature (CDF) uppsättning användes i 18 för att attackera YASS. 25 Dessutom tyder de senaste resultaten av steganalystävlingen BOSS 11 på att det inte finns mycket hopp om att det finns ett människodesignat lågdimensionellt utrymme som är effektivt mot HUGO 23. I det här dokumentet tar vi upp båda frågorna - design av användbara högdimensionella funktionsutrymmen och skalbar maskininlärningsmetod. Vi bildar ett högdimensionellt funktionsutrymme av "förutsättningar" vars roll är att fånga så många statistiska beroenden bland enskilda täckningselement som möjligt. Detta uppnås antingen genom sammanslagning av befintliga uppsättningar funktioner eller genom att bilda prefeatures från gemensam statistik över grupper av täckning element som uppvisar den starkaste relationen. Tyngdpunkten ligger här på mångfald, medan man inte bör bry sig lika mycket om dimensionalitet. Efter att ha bildat prefeature utrymme bygger steganalyst en skalbar ensemble klassificerare genom att sammanställa besluten i ett set
Slumpmässiga subrymdsval har också antagits i Steganalys REF, men med ett annat mål, det vill säga att minska de problem som uppstår när man arbetar med extremt högdimensionella funktionsrymder.
Steganalysis in high dimensions: fusing classifiers built on random subspaces
{'venue': 'Electronic Imaging', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Physics', 'Computer Science', 'Engineering']}