구조적인 차이를 가지는 CNN 기반의 스테그아날리시스 방법의 실험적 비교
DC Field | Value | Language |
---|---|---|
dc.contributor.author | 김재영 | - |
dc.contributor.author | 박한훈 | - |
dc.contributor.author | 박종일 | - |
dc.date.accessioned | 2022-07-10T01:07:34Z | - |
dc.date.available | 2022-07-10T01:07:34Z | - |
dc.date.created | 2021-05-13 | - |
dc.date.issued | 2019-03 | - |
dc.identifier.issn | 1226-7953 | - |
dc.identifier.uri | https://scholarworks.bwise.kr/hanyang/handle/2021.sw.hanyang/148163 | - |
dc.description.abstract | 영상 스테그아날리시스는 입력 영상을 스테가노그래피 알고리즘이 적용된 스테고 영상과 스테가노그래피 알고리즘이 적용되지 않은 커버 영상으로 분류하는 알고리즘이다. 기존에는 주로 수제 특징 기반의 스테그아날리시스를 연구하였다. 하지만 CNN 기반의 물체 인식이 큰 성과를 이루면서 최근 CNN 기반의 스테그아날리시스가 활발히 연구되고 있다. CNN 기반의 스테그아날리시스는 물체 인식과는 달리 커버 영상과 스테고 영상의 미세한 차이를 식별하기 위해서 전처리 필터를 필요로 한다. 그러므로, CNN 기반의 스테그아날리시스 연구들은 효과적인 전처리 필터와 네트워크 구조를 개발하는 데 초점을 두고 있다. 본 논문에서는 동일한 실험 조건에서 기존 연구들을 비교하고, 그 결과를 기반으로 전처리 필터와 네트워크 구조적인 차이에 의한 성능 변화를 분석한다. | - |
dc.language | 한국어 | - |
dc.language.iso | ko | - |
dc.publisher | 한국방송∙미디어공학회 | - |
dc.title | 구조적인 차이를 가지는 CNN 기반의 스테그아날리시스 방법의 실험적 비교 | - |
dc.title.alternative | Experimental Comparison of CNN-based Steganalysis Methods with Structural Differences | - |
dc.type | Article | - |
dc.contributor.affiliatedAuthor | 박종일 | - |
dc.identifier.doi | 10.5909/JBE.2019.24.2.315 | - |
dc.identifier.bibliographicCitation | 방송공학회 논문지, v.24, no.2, pp.315 - 328 | - |
dc.relation.isPartOf | 방송공학회 논문지 | - |
dc.citation.title | 방송공학회 논문지 | - |
dc.citation.volume | 24 | - |
dc.citation.number | 2 | - |
dc.citation.startPage | 315 | - |
dc.citation.endPage | 328 | - |
dc.type.rims | ART | - |
dc.identifier.kciid | ART002452354 | - |
dc.description.journalClass | 2 | - |
dc.description.isOpenAccess | Y | - |
dc.description.journalRegisteredClass | kci | - |
dc.subject.keywordAuthor | Image steganography | - |
dc.subject.keywordAuthor | CNN-based steganalysis | - |
dc.subject.keywordAuthor | preprocessing filter | - |
dc.subject.keywordAuthor | CNN structure | - |
dc.subject.keywordAuthor | experimental comparison | - |
dc.identifier.url | https://koreascience.kr/article/JAKO201914260133805.page | - |
Items in ScholarWorks are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.
222, Wangsimni-ro, Seongdong-gu, Seoul, 04763, Korea+82-2-2220-1365
COPYRIGHT © 2021 HANYANG UNIVERSITY.
Certain data included herein are derived from the © Web of Science of Clarivate Analytics. All rights reserved.
You may not copy or re-distribute this material in whole or in part without the prior written consent of Clarivate Analytics.