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/
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Ramos Pollán, Raúl Isaza Echeverri, Gustavo |
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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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Ramos Pollán, RaúlIsaza Echeverri, GustavoTabares Soto, Reinel2022-02-11T23:38:52Z2022-02-11T23:38:52Z2021https://repositorio.autonoma.edu.co/handle/11182/1272Esta 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).Is doctoral thesis shows the results obtained by applying Convolutional Neural Networks (CNNs) for the steganalysis of digital images in the spatial domain. Steganography consists of hiding messages inside an object known as a carrier to establish a covert communication channel so that the act of communication goes unnoticed by observers who have access to that channel. Steganalysis is dedicated to detecting hidden messages using steganography; these messages can be implicit in di.erent types of media, such as digital images, video €les, audio €les, or plain text. Since 2014 researchers have taken a particular interest in applying Deep Learning (DL) techniques to achieving results that surpass traditional Machine Learning (ML) methods.application/pdf131application/pdfengUniversidad Autónoma de ManizalesManizalesFacultad de Ingenieríainfo:eu-repo/semantics/openAccesshttps://creativecommons.org/licenses/by-nd/4.0/https://creativecommons.org/licenses/by-nd/4.0/http://purl.org/coar/access_right/c_abf2Universidad Autónoma de ManizalesRepoUAM-UAMConvolutional Neural Networks for Image Steganalysis in the Spatial Domainhttp://purl.org/coar/resource_type/c_db06info:eu-repo/semantics/doctoralThesishttps://purl.org/redcol/resource_type/TDTesis/Trabajo de grado - Monografía - Doctoradohttp://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcceConvolutional Neural NetworksConvolutional Neural NetworksDoctor en IngenieríaUniversidad Autónoma de ManizalesDoctoradoFacultad de Ingenieríahttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2ORIGINALConvolutional_Neural_Networks.pdfConvolutional_Neural_Networks.pdfTexto completoapplication/pdf15421667https://repositorio.autonoma.edu.co/bitstream/11182/1272/1/Convolutional_Neural_Networks.pdf478f59d7d05d7389dda28c4916965d8fMD51Auto_Convolutional_Neural_Networks.pdfAuto_Convolutional_Neural_Networks.pdfAutorizaciónapplication/pdf41550https://repositorio.autonoma.edu.co/bitstream/11182/1272/2/Auto_Convolutional_Neural_Networks.pdfe31459591f64479744f21b8b29d6807cMD52LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; 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