Resumen

La esteganálisis de imágenes digitales es el arte de detectar la presencia de información oculta en imágenes portadoras. Al detectar métodos de esteganografía de imagen adaptativos recientemente desarrollados, los métodos de esteganálisis de última generación no pueden lograr una precisión de detección satisfactoria, porque los métodos de esteganografía adaptativos pueden incrustar información de forma adaptativa en regiones con texturas ricas a través de la guía de una función de distorsión y, por lo tanto, hacer que las características efectivas de esteganálisis sean difíciles de extraer. Inspirados por el éxito prometedor que la red neuronal convolucional (CNN) ha logrado en los campos de análisis de imágenes digitales, cada vez más investigadores se dedican a diseñar métodos de esteganálisis basados en CNN. Pero en cuanto a la detección de métodos de esteganografía adaptativos, los resultados logrados por los métodos basados en CNN aún están lejos de lo esperado. En este documento, proponemos un enfoque híbrido mediante el diseño de un

• Materias:Amenaza avanzada persistente Internet de las cosas Seguridad cibernética Estegoanálisis Cifrado descentralizado
• Subjects:Advanced persistent threat Internet of things Cyber security Stegoanalysis Decentralized encryption
• Palabras claves:Esteganálisis de imágenes digitales; Métodos de esteganografía adaptativa; Red neuronal convolucional; Método de selección de regiones; Marco CNN; Precisión de detección
• Keywords:Digital image steganalysis; Adaptive steganography methods; Convolutional neural network; Region selection method; CNN framework; Detection accuracy