Публікація:
Метод стеганоаналізу на основі нейронних мереж

dc.contributor.authorЧепурних, М. А.
dc.date.accessioned2025-03-30T09:38:02Z
dc.date.available2025-03-30T09:38:02Z
dc.date.issued2025
dc.description.abstractМетою кваліфікаційної роботи є розробка та аналіз ефективності нейронних мереж у контексті стеганоаналізу, а також порівняння їх результатів з традиційними методами виявлення прихованої інформації. У ході виконання кваліфікаційної роботи розглядається метод стеганоаналізу, заснований на використанні нейронних мереж, зокрема на глибоких нейронних мережах для виявлення стеганографічних даних у цифрових зображеннях. У цій кваліфікаційній роботі досліджено статистичний стеганоаналіз зображень. Спершу описано основи стеганографії та схеми вбудовування інформації, зокрема метод із використанням Судоку. Запропоновано схему, яка покращує якість стего-зображень за допомогою еталонної матриці. Результатом роботи є розробка архітектуру глибокої нейронної мережі (ГНМ) із навчальним шаром високочастотної фільтрації, що покращує результати стеганоаналізу. Ця архітектура перевершує традиційні детектори (Xu-Net, Ye-Net, Yedroudj-Net) на великому наборі даних. У перспективі планується застосування ГНМ для аналізу в домені JPEG із можливістю використання трансферного навчання та оптимізації обчислювальних витрат.
dc.identifier.citationЧепурних М. А. Метод стеганоаналізу на основі нейронних мереж : пояснювальна записка до кваліфікаційної роботи здобувача вищої освіти на другому (магістерському) рівні, спеціальність 123 Комп'ютерна інженерія / М. А. Чепурних ; М-во освіти і науки України, Харків. нац. ун-т радіоелектроніки. – Харків, 2025. – 55 с.
dc.identifier.urihttps://openarchive.nure.ua/handle/document/30155
dc.language.isouk
dc.subjectДКП
dc.subjectHUGO
dc.subjectJPEG
dc.subjectMiPOD
dc.subjectS-UNIWARD
dc.subjectстеганоаналіз
dc.titleМетод стеганоаналізу на основі нейронних мереж
dc.title.alternativeNeural Networks-Based Steganalysis Method
dc.typeOther
dspace.entity.typePublication

Файли

Оригінальний пакет
Зараз показано 1 - 2 з 2
Завантаження...
Зображення мініатюри
Назва:
2025_M_EOM_SPm-23-1_Chepurnykh_M_A.pdf
Розмір:
2.22 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантаження...
Зображення мініатюри
Назва:
2025_M_EOM_SPm-23-1_Chepurnykh_M_A_Dodatky.pdf
Розмір:
971.99 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Ліцензійний пакет
Зараз показано 1 - 1 з 1
Немає доступних мініатюр
Назва:
license.txt
Розмір:
9.55 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис: