The Cover Source Mismatch Problem in ...

Type de document :
Autre communication scientifique (congrès sans actes - poster - séminaire...): Communication dans un congrès avec actes
DOI :
10.23919/EUSIPCO55093.2022.9909553
Titre :
The Cover Source Mismatch Problem in Deep-Learning Steganalysis
Auteur(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]
Titre de la manifestation scientifique :
2022 30th European Signal Processing Conference (EUSIPCO)
Ville :
Belgrade
Date de début de la manifestation scientifique :
2022-08-29
Éditeur :
IEEE
Date de publication :
2022
Mot(s)-clé(s) en anglais :
Training
Deep learning
Sensitivity
ISO
Pipelines
Signal processing
Discipline(s) HAL :
Informatique [cs]
Résumé en anglais : [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 ...
Lire la suite >
Langue :
Anglais
Comité de lecture :
Oui
Audience :
Internationale
Vulgarisation :
Non
Collections :
Source :
Harvested from HAL