| Аннотацiя: |
Для побудови ефективних стеганоаналітичних систем у заданих практичних умовах необхідно здійснити аналіз та оцінку якості існуючих методів та компонентів. Для вибору оптимальних складових системи необхідно порівняти оцінки базових характеристик наявних кандидатів. Проте здійснити таке порівняння, базуючись на даних з наукових публікацій, досить складно через відмінності в умовах чисельних експериментів. В основі даного дослідження лежить принцип створення рівних умов для всіх досліджуваних статистичних моделей формування характеристичних векторів для стеганоаналізу JPEG-зображень за методами на базі машинного навчання. Проаналізовано швидкодію та точність детектування чотирьох різних варіантів приховування даних у частотній області, що були отримані з використанням таких статистичних моделей як CHEN, CC-CHEN, LIU, CC-PEV, CC-C300, GFR та DCTR, а також SVM з лінійним чи гаусівським ядром або ансамблевого класифікатора. Основними результатами здійсненого дослідження є таблиці, що відображають чисельні оцінки швидкодії основних етапів стеганоаналізу та точності класифікації пустих і заповнених контейнерів.
|
