Convolutional Neural Networks for Image Steganalysis in the Spatial Domain
Esta tesis doctoral muestra los resultados obtenidos al aplicar Redes Neuronales Convolucionales (CNNs) para el estegoanálisis de imágenes digitales en el dominio espacial. La esteganografía consiste en ocultar mensajes dentro de un objeto conocido como portador para establecer un canal de comunicac...
- Autores:
-
Tabares Soto, Reinel
- Tipo de recurso:
- Doctoral thesis
- Fecha de publicación:
- 2021
- Institución:
- Universidad Autónoma de Manizales
- Repositorio:
- Repositorio UAM
- Idioma:
- eng
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.autonoma.edu.co:11182/1272
- Acceso en línea:
- https://repositorio.autonoma.edu.co/handle/11182/1272
- Palabra clave:
- Convolutional Neural Networks
Convolutional Neural Networks
- Rights
- openAccess
- License
- https://creativecommons.org/licenses/by-nd/4.0/
| Summary: | Esta tesis doctoral muestra los resultados obtenidos al aplicar Redes Neuronales Convolucionales (CNNs) para el estegoanálisis de imágenes digitales en el dominio espacial. La esteganografía consiste en ocultar mensajes dentro de un objeto conocido como portador para establecer un canal de comunicación encubierto para que el acto de comunicación pase desapercibido para los observadores que tienen acceso a ese canal. Steganalysis se dedica a detectar mensajes ocultos mediante esteganografía; estos mensajes pueden estar implícitos en diferentes tipos de medios, como imágenes digitales, archivos de video, archivos de audio o texto sin formato. Desde 2014, los investigadores se han interesado especialmente en aplicar técnicas de Deep Learning (DL) para lograr resultados que superen los métodos tradicionales de Machine Learning (ML). |
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