論文の概要: Secure Information Embedding in Images with Hybrid Firefly Algorithm
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.13519v1
- Date: Thu, 21 Dec 2023 01:50:02 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-22 16:18:03.727011
- Title: Secure Information Embedding in Images with Hybrid Firefly Algorithm
- Title(参考訳): ハイブリッドfireflyアルゴリズムによる画像へのセキュアな情報埋め込み
- Authors: Sahil Nokhwal, Manoj Chandrasekharan, Ankit Chaudhary
- Abstract要約: 本研究は,ホストイメージ内に機密文書フォーマット(PDF)を隠蔽する新たなステガノグラフィ手法を提案する。
この探索の目的は、ホスト画像のキャパシティを増大させ、歪みを減少させる2つの主要な目標を達成することである。
その結果,画像の歪みの減少と探索過程における収束速度の加速が示唆された。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 2.9182357325967145
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Various methods have been proposed to secure access to sensitive information
over time, such as the many cryptographic methods in use to facilitate secure
communications on the internet. But other methods like steganography have been
overlooked which may be more suitable in cases where the act of transmission of
sensitive information itself should remain a secret. Multiple techniques that
are commonly discussed for such scenarios suffer from low capacity and high
distortion in the output signal. This research introduces a novel
steganographic approach for concealing a confidential portable document format
(PDF) document within a host image by employing the Hybrid Firefly algorithm
(HFA) proposed to select the pixel arrangement. This algorithm combines two
widely used optimization algorithms to improve their performance. The suggested
methodology utilizes the HFA algorithm to conduct a search for optimal pixel
placements in the spatial domain. The purpose of this search is to accomplish
two main goals: increasing the host image's capacity and reducing distortion.
Moreover, the proposed approach intends to reduce the time required for the
embedding procedure. The findings indicate a decrease in image distortion and
an accelerated rate of convergence in the search process. The resultant
embeddings exhibit robustness against steganalytic assaults, hence rendering
the identification of the embedded data a formidable undertaking.
- Abstract(参考訳): インターネット上でのセキュアな通信を容易にするために使用される多くの暗号手法など、機密情報へのアクセスを確保するための様々な方法が提案されている。
しかし、ステガノグラフィーのような他の手法は見過ごされ、機密情報の伝達行為自体が秘密のままである場合により適している可能性がある。
このようなシナリオでよく議論される複数のテクニックは、出力信号の低容量と高歪みに悩まされる。
本研究では,Hybrid Fireflyアルゴリズム(HFA)を用いて画素配置を選択することで,秘密のポータブル文書フォーマット(PDF)文書をホストイメージ内に隠蔽する新たなステガノグラフィ手法を提案する。
このアルゴリズムは2つの広く使われている最適化アルゴリズムを組み合わせて性能を向上する。
提案手法はHFAアルゴリズムを用いて空間領域における最適な画素配置の探索を行う。
この検索の目的は、ホスト画像のキャパシティの増大と歪みの低減という2つの主な目標を達成することである。
さらに,提案手法は組込み手続きに要する時間を短縮することを目的としている。
その結果,画像の歪みの減少と探索過程における収束速度の加速が示唆された。
その結果, ステガナリシス攻撃に対するロバスト性が示され, 組込みデータの同定が困難な作業となる。
関連論文リスト
- EmbAu: A Novel Technique to Embed Audio Data Using Shuffled Frog Leaping
Algorithm [0.7673339435080445]
ステガノグラフィーアルゴリズムの目的は、データ暗号化のために機密情報のビットを隠蔽できるホストまたはカバー画像中の適切なピクセル位置を特定することである。
機密情報を統合し、画像の視覚的外観を維持する能力を向上させるために作業が行われている。
そこで我々は,Shuffled Frog Leaping Algorithm (SFLA) を用いて,被写体画像に機密情報を置く画素の順序を決定する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-13T17:34:08Z) - Layered Rendering Diffusion Model for Zero-Shot Guided Image Synthesis [60.260724486834164]
本稿では,テキストクエリに依存する拡散モデルにおける空間制御性向上のための革新的な手法を提案する。
視覚誘導(Vision Guidance)とレイヤーレンダリング拡散(Layered Rendering Diffusion)フレームワーク(Layered Diffusion)という2つの重要なイノベーションを提示します。
本稿では,ボックス・ツー・イメージ,セマンティック・マスク・ツー・イメージ,画像編集の3つの実践的応用に適用する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-30T10:36:19Z) - Towards General Visual-Linguistic Face Forgery Detection [95.73987327101143]
ディープフェイクは現実的な顔操作であり、セキュリティ、プライバシー、信頼に深刻な脅威をもたらす可能性がある。
既存の方法は、このタスクを、デジタルラベルまたはマスク信号を使用して検出モデルをトレーニングするバイナリ分類として扱う。
本稿では, 微粒な文レベルのプロンプトをアノテーションとして用いた, VLFFD (Visual-Linguistic Face Forgery Detection) という新しいパラダイムを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-31T10:22:33Z) - Human-imperceptible, Machine-recognizable Images [76.01951148048603]
より良い開発AIシステムと、センシティブなトレーニングデータから距離を置くことの間の、ソフトウェアエンジニアに関する大きな対立が露呈している。
画像が暗号化され、人間に認識され、機械に認識される」という、効率的なプライバシー保護学習パラダイムを提案する。
提案手法は,機械が認識可能な情報を保存しながら,暗号化された画像が人間に認識されなくなることを保証できることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-06T13:41:37Z) - Towards Robust Image-in-Audio Deep Steganography [14.1081872409308]
本稿では,その堅牢性向上に焦点をあて,既存の音響深部ステガノグラフィー手法を拡張し,拡張する。
提案した機能拡張には、損失関数の修正、短い時間フーリエ変換(STFT)の利用、誤り訂正のための符号化プロセスにおける冗長性の導入、ピクセルサブ畳み込み操作における追加情報のバッファリングが含まれる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-09T03:16:04Z) - Hierarchical Forgery Classifier On Multi-modality Face Forgery Clues [61.37306431455152]
我々は,HFC-MFFD (hierarchical Forgery for Multi-modality Face Forgery Detection) を提案する。
HFC-MFFDは、マルチモーダルシナリオにおけるフォージェリー認証を強化するために、堅牢なパッチベースのハイブリッド表現を学習する。
クラス不均衡問題を緩和し、さらに検出性能を高めるために、特定の階層的な顔偽造を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-12-30T10:54:29Z) - Perfectly Secure Steganography Using Minimum Entropy Coupling [60.154855689780796]
カチン1998のステガノグラフィー情報理論モデルでは, ステガノグラフィーの術式は完全に安全であることが示されている。
また, 完全セキュアな手順の中で, 最小エントロピー結合によって誘導される場合に限, 情報スループットが最大になることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-24T17:40:07Z) - Synthetic Periocular Iris PAI from a Small Set of Near-Infrared-Images [10.337140740056725]
本稿では、4つの最先端GANアルゴリズムを用いた新しいPAI合成(SPI-PAI)を提案する。
LivDet-2020コンペティションで報告された最高のPADアルゴリズムは、合成PAIを用いてテストされた。
以上の結果から, 合成画像がばかげた提示攻撃検出アルゴリズムの実現可能性を示した。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-07-26T08:07:49Z) - Robust Data Hiding Using Inverse Gradient Attention [82.73143630466629]
データ隠蔽タスクでは、異なる耐久性を有するため、カバー画像の各ピクセルを別々に扱う必要がある。
Inverse Gradient Attention (IGA) を用いた新しい深層データ隠蔽方式を提案する。
実証的な実験により、提案モデルが2つの先行するデータセット上で最先端の手法より優れていることが示された。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-11-21T19:08:23Z) - Robust watermarking with double detector-discriminator approach [0.5330240017302621]
透かしのための新しいディープフレームワーク - コピーからメッセージを取り出す方法として、透過的なメッセージをイメージに埋め込むテクニックを提供する。
我々のフレームワークは、攻撃スペクトルに対する堅牢性という文脈において、近年の手法より優れています。
また、画像に埋め込みメッセージが含まれているか否かを検知し、識別する手法である二重検出器-識別器のアプローチも提示する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-06T17:15:45Z) - Fusion of Camera Model and Source Device Specific Forensic Methods for
Improved Tamper Detection [2.064612766965483]
PRNUに基づくカメラ認識法は画像法医学文献において広く研究されている。
本稿では,ニューラルネットワークを用いた小型タンパ検出性能向上のための組み合わせを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-02-24T09:02:12Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。