論文の概要: JPEG Steganalysis Based on Steganographic Feature Enhancement and Graph
Attention Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.02276v1
- Date: Sun, 5 Feb 2023 01:42:19 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-07 19:10:39.587332
- Title: JPEG Steganalysis Based on Steganographic Feature Enhancement and Graph
Attention Learning
- Title（参考訳）: ステレオ特徴強調とグラフ注意学習に基づくJPEGステガナリシス
- Authors: Qiyun Liu, Zhiguang Yang and Hanzhou Wu
- Abstract要約: JPEGステガナリシスのための表現学習アルゴリズムを提案する。
グラフ注意学習モジュールは、畳み込みニューラルネットワークの局所的特徴学習によるグローバルな特徴損失を回避するように設計されている。
本発明の特徴強化モジュールは、畳み込み層の積み重ねがステガノグラフ情報を弱めるのを防止するために適用される。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.652077779677091
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The purpose of image steganalysis is to determine whether the carrier image
contains hidden information or not. Since JEPG is the most commonly used image
format over social networks, steganalysis in JPEG images is also the most
urgently needed to be explored. However, in order to detect whether secret
information is hidden within JEPG images, the majority of existing algorithms
are designed in conjunction with the popular computer vision related networks,
without considering the key characteristics appeared in image steganalysis. It
is crucial that the steganographic signal, as an extremely weak signal, can be
enhanced during its representation learning process. Motivated by this insight,
in this paper, we introduce a novel representation learning algorithm for JPEG
steganalysis that is mainly consisting of a graph attention learning module and
a feature enhancement module. The graph attention learning module is designed
to avoid global feature loss caused by the local feature learning of
convolutional neural network and reliance on depth stacking to extend the
perceptual domain. The feature enhancement module is applied to prevent the
stacking of convolutional layers from weakening the steganographic information.
In addition, pretraining as a way to initialize the network weights with a
large-scale dataset is utilized to enhance the ability of the network to
extract discriminative features. We advocate pretraining with ALASKA2 for the
model trained with BOSSBase+BOWS2. The experimental results indicate that the
proposed algorithm outperforms previous arts in terms of detection accuracy,
which has verified the superiority and applicability of the proposed work.
- Abstract（参考訳）: 画像ステガナリシスの目的は、キャリア画像が隠された情報を含むか否かを決定することである。
JEPGはソーシャルネットワーク上で最も一般的に使用される画像フォーマットであるため、JPEG画像のステガナリシスも調査に最も緊急に必要である。
しかし、JEPG画像内に秘密情報が隠されているかどうかを検出するため、既存のアルゴリズムの大部分は、画像ステガナリシスに現れる重要な特徴を考慮せずに、一般的なコンピュータビジョン関連ネットワークと連携して設計されている。
非常に弱い信号であるステガノグラフ信号は、その表現学習過程において増強可能であることが重要である。
本稿では,この知見に動機づけられ,グラフ注意学習モジュールと特徴拡張モジュールを主とするjpeg steg analysisのための新しい表現学習アルゴリズムを提案する。
グラフ注意学習モジュールは、畳み込みニューラルネットワークの局所的特徴学習と、知覚領域を拡張するために深さ積み重ねに依存することによる、グローバルな特徴損失を回避するように設計されている。
この特徴強化モジュールは、畳み込み層の積み重ねがステガノグラフィー情報を弱めることを防止する。
さらに、大規模データセットでネットワーク重みを初期化する手段としてプレトレーニングを使用して、ネットワークが識別的特徴を抽出する能力を高める。
BOSSBase+BOWS2でトレーニングされたモデルに対して、ALASKA2での事前トレーニングを推奨する。
実験の結果,提案アルゴリズムは検出精度において先行技術よりも優れており,提案手法の優位性と適用性が確認されている。
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