Detekce steganografie vložené programem Steghide pomocí neuronových sítí
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F70883521%3A28140%2F08%3A63507087" target="_blank" >RIV/70883521:28140/08:63507087 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
—
DOI - Digital Object Identifier
—
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Detection of Steganography Content Inserted by Steghide by means of Neural Networks
Popis výsledku v původním jazyce
Cryptography is one of very much spoken word nowadays. Security of messages transfer is very important and specialists have a work to think a new cryptography up. Cryptography, on the other hand, is used by jailbirds, so cryptanalysts have also very important job to detect and reveal and then decode the coded messages. Steganography is an additional method leading to better secure up messages which goes hand by hand with cryptography, therefore reveal of such a message is not easy. This paper deals withneural network models which are able to detect steganography content coded by a program Steghide using neural networks like taxonomist. Neural networks are methods which are very flexible in learning to different and difficult problems. Results in thispaper show that used model had almost 100 % success in revealing steganography by means of Steghide.
Název v anglickém jazyce
Detection of Steganography Content Inserted by Steghide by means of Neural Networks
Popis výsledku anglicky
Cryptography is one of very much spoken word nowadays. Security of messages transfer is very important and specialists have a work to think a new cryptography up. Cryptography, on the other hand, is used by jailbirds, so cryptanalysts have also very important job to detect and reveal and then decode the coded messages. Steganography is an additional method leading to better secure up messages which goes hand by hand with cryptography, therefore reveal of such a message is not easy. This paper deals withneural network models which are able to detect steganography content coded by a program Steghide using neural networks like taxonomist. Neural networks are methods which are very flexible in learning to different and difficult problems. Results in thispaper show that used model had almost 100 % success in revealing steganography by means of Steghide.
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/GA102%2F06%2F1132" target="_blank" >GA102/06/1132: Softcomputingové metody v řízení</a><br>
Návaznosti
Z - Vyzkumny zamer (s odkazem do CEZ)
Ostatní
Rok uplatnění
2008
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
MENDEL 2008 14th International Coference on Soft Computing
ISBN
978-80-214-3675-6
ISSN
—
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
6
Strana od-do
—
Název nakladatele
Vysoké učení technické v Brně, Fakulta strojního inženýrství
Místo vydání
Brno
Místo konání akce
Brno
Datum konání akce
20. 6. 2008
Typ akce podle státní příslušnosti
EUR - Evropská akce
Kód UT WoS článku
—