論文の概要: Leveraging Data Geometry to Mitigate CSM in Steganalysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.04479v1
• Date: Fri, 6 Oct 2023 09:08:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2023-10-12 18:19:54.359593
• Title: Leveraging Data Geometry to Mitigate CSM in Steganalysis
• Title（参考訳）: ステガナリシスにおけるCSM緩和のためのデータジオメトリの活用
• Authors: Rony Abecidan (CRIStAL, CNRS), Vincent Itier (IMT Nord Europe, CRIStAL), J\'er\'emie Boulanger (CRIStAL), Patrick Bas (CRIStAL, CNRS), Tom\'a\v{s} Pevn\'y (CTU)
• Abstract要約: 運用シナリオでは、ステガノグラフィーは様々なセンサーや処理パイプラインのカバーセットを使用し、研究者がステガノリシスモデルを訓練するために使用するものとは大きく異なる。 これにより、アウト・オブ・ディストリビューション・カバー(一般にCSM(Cover Source Mismatch)と呼ばれる)を扱う場合、必然的なパフォーマンスギャップが生じる。 本研究では,テストイメージを同じパイプラインで処理するシナリオについて考察する。本研究の目的は,ターゲットに対する最大一般化を可能にするトレーニングデータセットを特定することである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.130790932059036
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In operational scenarios, steganographers use sets of covers from various sensors and processing pipelines that differ significantly from those used by researchers to train steganalysis models. This leads to an inevitable performance gap when dealing with out-of-distribution covers, commonly referred to as Cover Source Mismatch (CSM). In this study, we consider the scenario where test images are processed using the same pipeline. However, knowledge regarding both the labels and the balance between cover and stego is missing. Our objective is to identify a training dataset that allows for maximum generalization to our target. By exploring a grid of processing pipelines fostering CSM, we discovered a geometrical metric based on the chordal distance between subspaces spanned by DCTr features, that exhibits high correlation with operational regret while being not affected by the cover-stego balance. Our contribution lies in the development of a strategy that enables the selection or derivation of customized training datasets, enhancing the overall generalization performance for a given target. Experimental validation highlights that our geometry-based optimization strategy outperforms traditional atomistic methods given reasonable assumptions. Additional resources are available at github.com/RonyAbecidan/LeveragingGeometrytoMitigateCSM.
• Abstract（参考訳）: 運用シナリオでは、ステガナリシスモデルをトレーニングするために研究者が使用するものとは大きく異なる様々なセンサーや処理パイプラインのカバーセットを使用する。 これは、一般的にはcover source mismatch(csm)と呼ばれる分散外カバーを扱う場合、避けられないパフォーマンスギャップにつながる。 本研究では,テスト画像が同じパイプラインで処理されるシナリオについて考察する。 しかし、ラベルとカバーとステゴのバランスに関する知識は失われている。 私たちの目標は、ターゲットへの最大一般化を可能にするトレーニングデータセットを特定することです。 CSM を育成する処理パイプラインのグリッドを探索することにより,DCTr 特徴量に代表される部分空間間の弦間距離に基づく幾何学的測定値が得られた。 我々の貢献は、カスタマイズされたトレーニングデータセットの選択や導出を可能にし、与えられた目標に対する全体的な一般化性能を向上させる戦略の開発にある。 実験による検証では、幾何学に基づく最適化戦略が、合理的な仮定で従来の原子論的手法よりも優れていることを強調する。 追加のリソースはgithub.com/RonyAbecidan/LeveragingGeometrytoMitigateCSMで入手できる。

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