Digital bildseganalys är konsten att upptäcka förekomsten av information som gömmer sig i bärarbilder. Vid upptäckt av nyligen utvecklade adaptiv bildsteganografi metoder, state-of-art steganalys metoder kan inte uppnå tillfredsställande detektion noggrannhet, eftersom adaptiv steganografi metoder kan adaptivt bädda in information i regioner med rika texturer via vägledning av distorsion funktion och därmed göra de effektiva steganalys funktioner svårt att extrahera. Inspirerad av den lovande framgång som det konvolutionella neurala nätverket (CNN) har uppnått inom områdena digital bildanalys ägnar sig allt fler forskare åt att utforma CNN-baserade steganalysmetoder. Men när det gäller att upptäcka adaptiva steganografimetoder är de resultat som uppnås med CNN-baserade metoder fortfarande långt ifrån förväntade. I detta dokument föreslår vi en hybridstrategi genom att utforma en regionurvalsmetod och en ny CNN-ram. För att CNN ska fokusera på regioner med komplexa texturer utformar vi en regionurvalsmetod genom att hitta en region med den maximala summan av de inbäddande sannolikheterna. För att utveckla mer mångsidiga och effektiva steganalysfunktioner utformar vi en ny CNN-ram som består av tre separata subnät med oberoende struktur- och konfigurationsparametrar och sedan sammanfogar och delar de tre subnäten upprepade gånger. Experimentella resultat tyder på att vårt tillvägagångssätt kan leda till prestandaförbättringar när det gäller att upptäcka adaptiv steganografi.
Hu m.fl. I Ref föreslogs ett kombinerat nätverk bestående av tre separata delnät med oberoende strukturer.
Adaptive Steganalysis Based on Selection Region and Combined Convolutional Neural Networks
{'venue': 'Security and Communication Networks', 'journal': 'Security and Communication Networks', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}