이 논문은 심층 학습 기반 스테가노그래피 탐지 기술에 대한 포괄적인 검토를 제공한다. 먼저 스테가노그래피와 스테가노그래피 탐지의 정의와 수학적 모델링을 소개한다. 이어서 스테가노그래피 탐지에 사용되는 다양한 평가 지표와 데이터셋을 설명한다.
다음으로 심층 신경망, 합성곱 신경망, 순환 신경망, Long Short-Term Memory 네트워크, 오토인코더, 제한 볼츠만 기계, 심층 신뢰 네트워크 및 그래프 신경망과 같은 심층 학습 기술의 개요를 제공한다. 이러한 기술이 이미지, 오디오, 비디오 및 텍스트 스테가노그래피 탐지에 어떻게 적용되는지 설명한다.
또한 심층 전이 학습 및 심층 강화 학습과 같은 고급 심층 학습 기술의 활용과 성능 향상 방안도 논의한다. 마지막으로 현재 심층 학습 기반 스테가노그래피 탐지 기술의 상태, 과제 및 미래 연구 방향을 제시한다.
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