Книга "Машинное обучение в стеганализе изображений" посвящена теме стеганографии, искусству скрытой передачи сообщений. Стеганализ - это наука об обнаружении скрытых сообщений, которые могут быть спрятаны в ненужных документах. Основная задача стеганализа - классифицировать объекты как стеганограммы или чистые документы. В настоящее время большинство решений в этой области применяют алгоритмы классификации из машинного обучения и распознавания образов, которые позволяют компьютерам учиться на основе эмпирических данных.
Первая часть книги представляет собой введение в стеганализ как часть мультимедийной судебной экспертизы, а также практическое руководство по машинному обучению в этом контексте. Вторая часть - это обзор широкого спектра векторов признаков, предложенных для стеганализа, с тестами и сравнениями их производительности. Третья часть - это углубленное изучение техник машинного обучения и алгоритмов классификации, а также критическая оценка экспериментальной методологии и применения в стеганализе.
Особенности книги: она служит руководством по теме стеганализа с краткими введениями в основную теорию и представляет обзор последних исследований в этой области; развивает и формализует применение машинного обучения в стеганализе; включает программы на языке Python и алгоритмы, позволяющие читателю изменять и воспроизводить результаты, обсуждаемые в книге; содержит дополнительное программное обеспечение, доступное на сайте автора.
Книга: Машинное обучение в стеганографии, Авторы: Грант Шаатун Георг Если вам непонятно определение, то расшифруем его так: стеганография - это наука о секретных сообщениях, включая их в обычную публикацию. Стеганоанализ -это наука и искусство обнаружения таких скрытых сообщений. Задача стеганоанализа - классифицировать объекты (сообщения) как стеганограммы или простой документ. Современные решения используют алгоритмы машинного обучения и распознавания образов, которые разбирают слишком сложные задачи для аналитического решения, обучая машины учиться на основе эмпирических данных. Часть 1 книги - введение в стеганоанализ как часть увеличения области электронной криминалистики, а также практическое руководство по машинному обучению. Часть 2 - обзор множества векторов признаков, предложенных для стеганоанализа, с тестами производительности и сравнениями. Часть 3 - углубленное изучение методов машинного обучения, алгебраических классификаторов и презентация критической оценки методологической экспериментации и применения в стегоноализе. Ключевыми особенностями книги являются: Руководство по теме стеганоанализа с краткой презентацией основной теории, а также представление последних исследований. Разработка и формализация приложений машинного обучения в стеганоанализе, большая часть понимания машинного обучения может быть взята из этой книги, которую можно адаптировать для дальнейшего изучения машинного обучения в других сферах применения. Программы и расчеты на Python для возможности читателю изменять и воспроизводить примеры, обсуждаемые в книге. В комплекте с программными продуктами, доступными на вебсайте автора.
Эта книга будет интересна всем, кто участвует в PR-продвижении ресурса для населения, – и врачам, и пенсионерам, и спортивным тренерам, и учителям, и самым обычным гражданам, потому что при пользовании сайтом, основанным на знаниях и труде пользователей, всегда есть доля общественных благ, ресурсов качества и времени участников сообщества. Хотя на сегодняшний день участие граждан в управлении общественными ресурсами ограничивается государственным общественным транспортом, это лишь вопрос времени – вскоре мы увидим и эволюцию Общественной палаты и российского Института Прав Человека. В который раз можно убедиться что государство стремится дать каждому проживающему на его территории возможность безвозмездно получать большое количество ресурсов, актуальных для их жизни и бытовой деятельности, а возникает это всё благодаря добровольным участникам проекта, таким как тренер по пауэрлифтингу или учитель музыки. Сложно представить такую медицину, где все люди наблюдались бы пациентами на местах, без перехода из руки в руки, специалисты которой обладали быгромадным багажом знаний и индивидуальных навыков не меньше чем у современных врачей, архитекторов, дизайнеров и автоинспекторов. Так что можно с уверенностью сказать, что принимая к сердечному вниманию веб-сайт “Общественные обязанности и таланты”, можно лично внести свою долю – это является одной из главных и насущных задач нашего поколения. Быть активным участником общественных проектов – для всех самых разных граждан и категорий населения это должно стать нормой, идеальным качеством среды обитания.
Электронная Книга «Machine Learning in Image Steganalysis» написана автором Hans Schaathun Georg в году.
Минимальный возраст читателя: 0
Язык: Английский
ISBN: 9781118437964
Описание книги от Hans Schaathun Georg
Steganography is the art of communicating a secret message, hiding the very existence of a secret message. This is typically done by hiding the message within a non-sensitive document. Steganalysis is the art and science of detecting such hidden messages. The task in steganalysis is to take an object (communication) and classify it as either a steganogram or a clean document. Most recent solutions apply classification algorithms from machine learning and pattern recognition, which tackle problems too complex for analytical solution by teaching computers to learn from empirical data. Part 1of the book is an introduction to steganalysis as part of the wider trend of multimedia forensics, as well as a practical tutorial on machine learning in this context. Part 2 is a survey of a wide range of feature vectors proposed for steganalysis with performance tests and comparisons. Part 3 is an in-depth study of machine learning techniques and classifier algorithms, and presents a critical assessment of the experimental methodology and applications in steganalysis. Key features: Serves as a tutorial on the topic of steganalysis with brief introductions to much of the basic theory provided, and also presents a survey of the latest research. Develops and formalises the application of machine learning in steganalysis; with much of the understanding of machine learning to be gained from this book adaptable for future study of machine learning in other applications. Contains Python programs and algorithms to allow the reader to modify and reproduce outcomes discussed in the book. Includes companion software available from the author’s website.
