مهدیه سمیعی، وجیهه ثابتی،
دوره ۱۰، شماره ۱ - ( ۶-۱۴۰۰ )
چکیده
نهان نگاری، ابزاری برای ارتباط محرمانه و در مقابل نهان کاوی علم کشف حضور اطلاعات نهان در رسانه دیجیتال می باشد. تاکنون نهان کاوی تصاویر دیجیتالی روی ویژگی های دست ساز پیچیده متمرکز بوده اند که از جمله آن می توان به مدل معروف و موفق SRM اشاره کرد، اما امروزه با استفاده از مدل های یادگیری عمیق می توان ویژگی های را به صورت خودکار استخراج کرد به عبارت دیگر مراحل استخراج ویژگی و طبقه بندی تحت یک معماری واحد قرار گرفتند. تکنیک های نهان کاوی مختلفی در تصاویر با استفاده از الگوریتم های یادگیری عمیق از جمله شبکه های عصبی پیچشی پیاده سازی شده اند. در این مقاله، به معرفی چهار تکنیک نهان کاوی GNCNN ،Xu-NET ،Ye-NET ،YEDROUDJ-NET در این حوزه پرداخته شده است. پس از بررسی و مقایسه نتایج این چهار روش مشاهده شد که تکنیک YEDROUDJ-NET توانسته است به خطای احتمالی مشابه و در اغلب موارد کمتر از مدل SRM دست یابد. بنابراین روش های نهان کاوی مبتنی بر شبکه های عصبی پیچشی توانسته اند کارایی مشابه و حتی در مواردی بهتر از روش های نهان کاوی سنتی ارائه دهند.
وجیهه ﺛﺎبتی، مهدیه سمیعی ﻭﻟﻮﺟﺮﺩی،
دوره ۱۲، شماره ۲ - ( ۱۲-۱۴۰۲ )
چکیده
ﻧﻬﺎﻥنگاﺭی، ﻫﻨﺮ مکاﺗﺒﺎﺕ پنهانی ﺍﺳﺖ که ﺩﺭ ﺁﻥ یک پیام ﺑﻪ ﺻﻮﺭﺕ ﻣﺨﻔﯿﺎﻧﻪ ﻣﻨﺘﻘﻞ میﺷﻮﺩ ﻭ ﻧﻬﺎﻥکاﻭی، ﻫﻨﺮ کشف ﺣﻀﻮﺭ ﺍﻃﻼﻋﺎﺕ پنهاﻥ ﺍﺳﺖ. شبکهﻫﺎی عصبی پیچشی ﺑﺮﺧﻼﻑ ﺭﻭﺵﻫﺎی ﻧﻬﺎﻥکاﻭی سنتی، ﺑﺎ ﺍﺳﺘﺨﺮﺍﺝ ﺧﻮﺩکاﺭ ﻭیژگیﻫﺎ، ﻭﺟﻮﺩ ﺩﺍﺩﻩ ﺭﺍ ﺗﺸﺨﯿﺺ میﺩﻫﻨﺪ. ﺩﺭ ﻣﻘﺎﻻﺕ ﻣﺨﺘﻠﻒ، عملکرﺩ ﻣﺪﻝﻫﺎی ﻣﻮﺟﻮﺩ ﺑﺮ ﺭﻭی ﺗﻌﺪﺍﺩ ﻣﺤﺪﻭﺩی ﺍﺯ ﺭﻭﺵﻫﺎی ﻧﻬﺎﻥنگاﺭی ﺣﻮﺯﻩ مکاﻥ گزﺍﺭﺵ ﺷﺪﻩ ﺍﺳﺖ. ﻫﺪﻑ ﺍصلی ﺍین ﻣﻘﺎﻟﻪ، ﺍﺭﺍﺋﻪ یک شبکه عصبی پیچشی ﻭ ﺑﺮﺭسی ﺟﺎﻣﻊ عملکرﺩ ﺁﻥ ﺩﺭ کشف ﺭﻭﺵﻫﺎی ﺣﻮﺯﻩ مکاﻥ ﻣﺨﺘﻠﻒ ﺍﺳﺖ. ﻣﺪﻝ پیشنهاﺩی ﺍﺯ ﺳﻪ ﻗﺴﻤﺖ پیش پرﺩﺍﺯﺵ، ﻣﺎژﻭﻝ پیچشی ﻭ ﻃﺒﻘﻪﺑﻨﺪ تشکیل ﺷﺪﻩ ﺍﺳﺖ. ﺩﺭ ﻻیﻪ ﻣﺎژﻭﻝ پیچشیﻻیه ﺗﻤﺎﻡ ﻣﺘﺼﻞ تشکیلﺷﺪﻩ ﺍﺳﺖ. ﺍﺯ ﺭﻭﺵﻫﺎی ﺟﺎﺳﺎﺯی ﺩﺭ ﺑﯿﺖ کم ﺍﺭﺯﺵ، ۳ ﺑﻠﻮک ﻭ ﻃﺒﻘﻪﺑﻨﺪ ﺍﺯ ۵ ﺍﺯ ﺟﺎﺳﺎﺯی ﺩﺭ ﻣﻘﺪﺍﺭ ﺍﺧﺘﻼﻑ پیکسلﻫﺎ ﻭ ﺟﺎﺳﺎﺯی مبتنی ﺑﺮ ﺍیﺪﻩ تطبیقی ﺑﺮﺍی ﺗﺴﺖ ﺍﺳﺘﻔﺎﺩﻩ ﺷﺪﻩ ﺍﺳﺖ. ﺭﻭﺵ ﻭﺟﻮﺩ ﺩﺍﺩﻩﻫﺎی ﺑﺎ ﻃﻮﻝﻫﺎی حتی ﺑﺴﯿﺎﺭ کم ﺩﺭ ﺭﻭﺵﻫﺎی ﺩﻭ گرﻭﻩ ۹۷٪ پیشنهاﺩی میﺗﻮﺍﻧﺪ ﺑﺎ ﺩﻗﺖ ﺑﺎﻻﺗﺮ ﺍﺯ ﺍﻭﻝ ﺭﺍ ﺷﻨﺎﺳﺎیی کند. عملکرﺩ ﺭﻭﺵ پیشنهاﺩی ﺩﺭ کشف ﺩﺭﺻﺪ ﺟﺎﺳﺎﺯیﻫﺎی ﺑﺴﯿﺎﺭ کم ﺭﻭﺵ تطبیقی ﺑﺎ ﺩﻗﺖ ﺑﺴﯿﺎﺭ ﻣﻨﺎﺳﺐ ﺍﺳﺖ ﻭ ﺍیﻦ ﻭیژگی ﻧﻘﻄﻪ ﺗﻤﺎیﺰ ﻣﺪﻝ پیشنهاﺩی ﻧﺴﺒﺖ ﺑﻪ ﺭﻭﺵﻫﺎی سنتی ﺍﺳﺖ. ﺯیرﺍ ۷۰٪ ﺑﺎﻻی ﻣﻮﻓﻘﯿﺖ ﺭﻭﺵﻫﺎی ﺍﺳﺘﺨﺮﺍﺝ ﻭیژگی ﺩستی ﺑﻪ ﺩﻟﯿﻞ کم ﺑﻮﺩﻥ ﺗﻐﯿﯿﺮﺍﺕ ﻭیژگیﻫﺎی ﺁﻣﺎﺭی ﺩﺭ ﺳﻄﻮﺡ ﺟﺎﺳﺎﺯی پایین، ﺑﺴﯿﺎﺭ کمتر ﺍﺳﺖ.
