Datamining Optimization of Steganalysis by means of Neural Network
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F70883521%3A28140%2F10%3A63508853" target="_blank" >RIV/70883521:28140/10:63508853 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
—
DOI - Digital Object Identifier
—
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Datamining Optimization of Steganalysis by means of Neural Network
Popis výsledku v původním jazyce
In the view of global data growth in all industry fields, emphasis should be put on the quality and the information content as well as on the data optimization of processes which work with this data. This paper deals with a possibility to optimize by means of data mining a process of steganalysis solved by neural networks. One of the basic methods of data mining classification can reduce a dimension of data which is performed by NN later. To obtain a datamining model algorithm J48 was used and also several testing methods which classify instances with 64 attributes into two classes. For comparison with the originally published neural networks model, neural networks were used again to verify the data mining model. Conclusion is focused on holding an accuracy of classification and prediction of the model with additional refers to time savings caused by reduction of used data.
Název v anglickém jazyce
Datamining Optimization of Steganalysis by means of Neural Network
Popis výsledku anglicky
In the view of global data growth in all industry fields, emphasis should be put on the quality and the information content as well as on the data optimization of processes which work with this data. This paper deals with a possibility to optimize by means of data mining a process of steganalysis solved by neural networks. One of the basic methods of data mining classification can reduce a dimension of data which is performed by NN later. To obtain a datamining model algorithm J48 was used and also several testing methods which classify instances with 64 attributes into two classes. For comparison with the originally published neural networks model, neural networks were used again to verify the data mining model. Conclusion is focused on holding an accuracy of classification and prediction of the model with additional refers to time savings caused by reduction of used data.
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
BD - Teorie informace
OECD FORD obor
—
Návaznosti výsledku
Projekt
<a href="/cs/project/GA102%2F09%2F1680" target="_blank" >GA102/09/1680: Evoluční návrh řídicích algoritmů</a><br>
Návaznosti
Z - Vyzkumny zamer (s odkazem do CEZ)<br>S - Specificky vyzkum na vysokych skolach
Ostatní
Rok uplatnění
2010
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
Internet, bezpečnost a konkurenceschopnost organizací. Řízení procesů a využití moderních teerminálových technologií
ISBN
978-83-61645-16-0
ISSN
—
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
6
Strana od-do
—
Název nakladatele
Univerzita Tomáše Bati ve Zlíně, Fakulta aplikované informatiky
Místo vydání
Zlín
Místo konání akce
Zlín
Datum konání akce
1. 1. 2010
Typ akce podle státní příslušnosti
EUR - Evropská akce
Kód UT WoS článku
—