Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Towards dependable steganalysis

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21230%2F15%3A00237773" target="_blank" >RIV/68407700:21230/15:00237773 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="http://spie.org/Publications/Proceedings/Paper/10.1117/12.2083216" target="_blank" >http://spie.org/Publications/Proceedings/Paper/10.1117/12.2083216</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.1117/12.2083216" target="_blank" >10.1117/12.2083216</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Towards dependable steganalysis

  • Popis výsledku v původním jazyce

    This paper considers the research goal of dependable steganalysis: where false positives occur once in a million or less, and this rate is known with high precision. Despite its importance for real-world application, there has been almost no study of steganalysis which produces very low false positives. We test existing and novel classifiers for their low false-positive performance, using millions of images from Flickr. Experiments on such a scale require considerable engineering. Standard steganalysisclassifiers do not perform well in a low false-positive regime, and we make new proposals to penalize false positives more than false negatives.

  • Název v anglickém jazyce

    Towards dependable steganalysis

  • Popis výsledku anglicky

    This paper considers the research goal of dependable steganalysis: where false positives occur once in a million or less, and this rate is known with high precision. Despite its importance for real-world application, there has been almost no study of steganalysis which produces very low false positives. We test existing and novel classifiers for their low false-positive performance, using millions of images from Flickr. Experiments on such a scale require considerable engineering. Standard steganalysisclassifiers do not perform well in a low false-positive regime, and we make new proposals to penalize false positives more than false negatives.

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

    JD - Využití počítačů, robotika a její aplikace

  • OECD FORD obor

Návaznosti výsledku

  • Projekt

    <a href="/cs/project/GPP103%2F12%2FP514" target="_blank" >GPP103/12/P514: Detekce anomalií v reálném čase a časově nestálem prostředí</a><br>

  • Návaznosti

    P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2015

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název statě ve sborníku

    Proceedings of SPIE Media Watermarking, Security, and Forensics 2015

  • ISBN

    978-1-62841-499-8

  • ISSN

    0277-786X

  • e-ISSN

  • Počet stran výsledku

    14

  • Strana od-do

  • Název nakladatele

    SPIE

  • Místo vydání

    Bellingham (stát Washington)

  • Místo konání akce

    San Francisco, CA

  • Datum konání akce

    7. 2. 2015

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    WRD - Celosvětová akce

  • Kód UT WoS článku

    000354264600015