The Cover Source Mismatch Problem in ...

Document type :
Autre communication scientifique (congrès sans actes - poster - séminaire...): Communication dans un congrès avec actes
DOI :
10.23919/EUSIPCO55093.2022.9909553
Title :
The Cover Source Mismatch Problem in Deep-Learning Steganalysis
Author(s) :
Giboulot, Quentin [Auteur]
Laboratoire Modélisation et Sûreté des Systèmes [LM2S]
Bas, Patrick [Auteur] refId
Centre de Recherche en Informatique, Signal et Automatique de Lille - UMR 9189 [CRIStAL]
Cogranne, Rémi [Auteur]
Laboratoire Modélisation et Sûreté des Systèmes [LM2S]
Dirk, Borghys [Auteur]
Ecole Royale Militaire / Koninklijke Militaire School [ERM KMS]
Conference title :
2022 30th European Signal Processing Conference (EUSIPCO)
City :
Belgrade
Start date of the conference :
2022-08-29
Publisher :
IEEE
Publication date :
2022
English keyword(s) :
Training
Deep learning
Sensitivity
ISO
Pipelines
Signal processing
HAL domain(s) :
Informatique [cs]
English abstract : [en]
This paper studies the problem of Cover Source Mismatch (CSM) in steganalysis, i.e. the impact of a testing set which does not originate from the same source than the training set. In this study, the trained steganalyzer ...
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Language :
Anglais
Peer reviewed article :
Oui
Audience :
Internationale
Popular science :
Non
Collections :
Source :
Harvested from HAL