論文の概要: Multi-Contextual Design of Convolutional Neural Network for Steganalysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.10430v1
• Date: Sat, 19 Jun 2021 05:38:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-22 15:08:49.399083
• Title: Multi-Contextual Design of Convolutional Neural Network for Steganalysis
• Title（参考訳）: ステガナリシスのための畳み込みニューラルネットワークのマルチコンテキスト設計
• Authors: Brijesh Singh, Arijit Sur, and Pinaki Mitra
• Abstract要約: 近年のステガノグラフィーの埋め込みは、必ずしも高周波帯への埋め込みを制限せず、埋め込みポリシーに従って配布している。 本研究では,従来の手法とは異なり,まず学習した復号化カーネルを用いて雑音残差を抽出し,信号対雑音比を向上する。 前処理後、スパースノイズ残差は、異種コンテキストサイズを用いてノイズ残差のスパースおよび低振幅表現を学習する新しいマルチコンテキスト畳み込みニューラルネットワーク(M-CNET)に供給される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.631228373008478
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In recent times, deep learning-based steganalysis classifiers became popular due to their state-of-the-art performance. Most deep steganalysis classifiers usually extract noise residuals using high-pass filters as preprocessing steps and feed them to their deep model for classification. It is observed that recent steganographic embedding does not always restrict their embedding in the high-frequency zone; instead, they distribute it as per embedding policy. Therefore, besides noise residual, learning the embedding zone is another challenging task. In this work, unlike the conventional approaches, the proposed model first extracts the noise residual using learned denoising kernels to boost the signal-to-noise ratio. After preprocessing, the sparse noise residuals are fed to a novel Multi-Contextual Convolutional Neural Network (M-CNET) that uses heterogeneous context size to learn the sparse and low-amplitude representation of noise residuals. The model performance is further improved by incorporating the Self-Attention module to focus on the areas prone to steganalytic embedding. A set of comprehensive experiments is performed to show the proposed scheme's efficacy over the prior arts. Besides, an ablation study is given to justify the contribution of various modules of the proposed architecture.
• Abstract（参考訳）: 近年、最先端技術により、深層学習に基づくステガナリシス分類器が普及している。 ほとんどの深部ステグアナリシス分類器は、通常、ハイパスフィルタを前処理ステップとしてノイズ残差を抽出し、それらを分類のための深部モデルに供給する。 近年のステガノグラフィーの埋め込みは、必ずしも高周波帯への埋め込みを制限せず、埋め込みポリシーに従って配布している。 したがって、ノイズ残差に加えて、埋め込みゾーンの学習も難しい課題である。 本研究では,従来の手法とは異なり,まず学習した復号化カーネルを用いて雑音残差を抽出し,信号対雑音比を向上する。 前処理後、スパースノイズ残差は、異種コンテキストサイズを用いてノイズ残差のスパースおよび低振幅表現を学習する新しいマルチコンテキスト畳み込みニューラルネットワーク(M-CNET)に供給される。 さらに、ステガナ溶解埋め込みしやすい領域に焦点をあてるセルフアテンションモジュールを組み込むことにより、モデル性能をさらに向上させる。 提案手法が先行技術に対して有効であることを示すため,総合的な実験を行った。 さらに,提案アーキテクチャの様々なモジュールの寄与を正当化するためのアブレーション研究を行った。

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