Steganalysis of the RLPFS method using convolutional neural networks.

Abstract

Au cours des dernières années, nous avons vu de nombreuses techniques nouvelles et puissantes dans la dissimulation de données, l'une des techniques les plus répandues est la stéganographie. Le but de la stéganographie est d'insérer un message dans un signal porteur afin qu'il ne puisse pas être détecté par des destinataires involontaires. au contraire, Steganalysis tente de découvrir des signaux cachés dans des porteurs suspects ou au moins de détecter quels médias contiennent des signaux cachés. Par conséquent, une considération importante en stéganographie est la robustesse à la détection d'une technique particulière. Le but de notre travail est d'étudier le niveau de détection d'une technique stéganographique appelée random least significiant bits of pitch and fourier magnitude steganography (RLPFS) en utilisant des réseaux de neurones convolutifs