Title: | Developing fast machine learning techniques with applications to steganalysis problems |
Author(s): | Miche, Yoan |
Date: | 2010 |
Language: | en |
Pages: | 134 |
Department: | Tietojenkäsittelytieteen laitos Department of Information and Computer Science |
ISBN: | 978-952-60-3428-7 (electronic) 978-952-60-3427-0 (printed) |
Series: | TKK Dissertations in Information and Computer Science, 20 |
ISSN: | 1797-5069 (electronic) 1797-5050 (printed) |
Supervising professor(s): | Simula, Olli |
Thesis advisor(s): | Lendasse, Amaury; Bas, Patrick |
Subject: | Computer science |
Keywords: | machine learning, steganography, steganalysis, extreme learning machine, artificial neural networks, feature selection, re-embedding, Stéganographie, Stéganalyse, Réseaux de Neurones, Sélection de caractéristiques, Ré-insertion |
|
|
Abstract:Depuis que les Hommes communiquent, le besoin de dissimuler tout ou partie de la communication existe. On peut citer au moins deux formes de dissimulation d’un message au sein d’une communication: Dans le premier cas, le message à envoyer peut lui même être modifié, de telle sorte que seul le destinataire puisse le décoder. La cryptographie s’emploie par exemple à cette tâche. Une autre forme est celle de la stéganographie, qui vise à dissimuler le message au sein d’un document. Et de même que pour la cryptographie dont le pendant est la cryptanalyse visant à décrypter le message, la stéganalyse est à l’opposé de la stéganographie et se charge de détecter l’existence d’un message. Le terme de stéganalyse peut également désigner l’importante classe de problèmes liés à la détection de l’existence du message mais aussi à l’estimation de sa taille (stéganalyse quantitative) ou encore de son contenu. |
|
Parts:[Publication 1]: Yoan Miche, Antti Sorjamaa, Patrick Bas, Olli Simula, Christian Jutten, and Amaury Lendasse. 2010. OP-ELM: Optimally Pruned Extreme Learning Machine. IEEE Transactions on Neural Networks, volume 21, number 1, pages 158-162. © 2009 Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE). By permission.[Publication 2]: Yoan Miche and Amaury Lendasse. 2009. A faster model selection criterion for OP-ELM and OP-KNN: Hannan-Quinn criterion. In: Michel Verleysen (editor). Proceedings of the 17th European Symposium on Artificial Neural Networks: Advances in Computational Intelligence and Learning (ESANN 2009). Bruges, Belgium. 22-24 April 2009. Evere, Belgium. d-side publications. Pages 177-182. ISBN 2-930307-09-9. © 2009 d-side publications. By permission.[Publication 3]: Yoan Miche, Benoit Roue, Amaury Lendasse, and Patrick Bas. 2006. A feature selection methodology for steganalysis. In: Bilge Gunsel, Anil K. Jain, A. Murat Tekalp, and Bülent Sankur (editors). Proceedings of the International Workshop on Multimedia Content Representation, Classification and Security (MRCS 2006). Istanbul, Turkey. 11-13 September 2006. Berlin, Heidelberg, Germany. Springer. Lecture Notes in Computer Science, volume 4105, pages 49-56. ISBN 3-540-39392-7.[Publication 4]: Yoan Miche, Patrick Bas, Amaury Lendasse, Christian Jutten, and Olli Simula. 2007. Advantages of using feature selection techniques on steganalysis schemes. In: Francisco Sandoval, Alberto Prieto, Joan Cabestany, and Manuel Graña (editors). Computational and Ambient Intelligence. Proceedings of the 9th International Work-Conference on Artificial Neural Networks (IWANN 2007). San Sebastián, Spain. 20-22 June 2007. Berlin, Heidelberg, Germany. Springer. Lecture Notes in Computer Science, volume 4507, pages 606-613. ISBN 978-3-540-73006-4.[Publication 5]: Yoan Miche, Patrick Bas, Amaury Lendasse, Christian Jutten, and Olli Simula. 2009. Reliable steganalysis using a minimum set of samples and features. EURASIP Journal on Information Security, volume 2009, article ID 901381, 13 pages. © 2009 by authors.[Publication 6]: Yoan Miche, Patrick Bas, and Amaury Lendasse. 2010. Using multiple re-embeddings for quantitative steganalysis and image reliability estimation. Espoo, Finland: Aalto University School of Science and Technology. 22 pages. TKK Reports in Information and Computer Science, Report TKK-ICS-R34. ISBN 978-952-60-3249-8. ISSN 1797-5034. © 2010 by authors. |
|
|
Unless otherwise stated, all rights belong to the author. You may download, display and print this publication for Your own personal use. Commercial use is prohibited.
Page content by: Aalto University Learning Centre | Privacy policy of the service | About this site