<link rel="stylesheet" href="styles.f3b1fba60ec7970c.css">

Статистичний стегоаналіз зображень на основі високих моментів розподілу та критерію хі-квадрат

Вантажиться...
Ескіз

Дата

Науковий керівник

Редактор

Інші учасники

Відповідальний

ORCID

Назва журналу

Номер ISSN

Назва тому

DOI

Альтернативна назва

Анотація

У роботі запропоновано метод універсального статистичного стегоаналізу цифрових зображень, що ґрунтується на аналізі високих моментів розподілу (асиметрії та ексцесу) та застосуванні критерію узгодження
This paper proposes a method for universal statistical steganalysis of digital images based on the analysis of higher-order moments (skewness and kurtosis) and the application of the Pearson's chi-square goodness-of-fit criterion. It is substantiated that the use of higher-order statistics allows for the detection of microscopic deformations in the container structure that remain undetected by traditional methods at low embedding rates. The proposed approach enables the automation of the anomaly detection process and does not require a priori knowledge of the specific steganographic embedding algorithm.

Опис

Тип документа

Мова

ISSN

Серія, номер

ISBN

ББК

Інші ідентифікатори

Пов’язані матеріали

Спонсорська підтримка

Правовласник

Бібліографічний опис

Курта О. Статистичний стегоаналіз зображень на основі високих моментів розподілу та критерію хі-квадрат // Матеріали Міжнародної науково-практичної інтернет-конференції «Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2026)», м. Вінниця, 22-26 червня 2026 р. Електрон. текст. дані. 2026. URI: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/mn/mn2026/paper/view/30224.

Схвалення

Рецензія

Доповнено

Цитується в

Список використаної літератури (2)

  1. Olshausen B., Field D. Natural image statistics and efficient coding. Network: Computation in Neural Systems. Vol. 7, no. 2. P. 333–339. URL: https://doi.org/10.1088/0954-898x/7/2/014 (date of access: 07.06.2026).
  2. Ekhande S. S., Sonavane P. S. P., Kulkarni D. P. J. Universal Steganalysis Using Feature Selection Strategy for Higher Order Image Statistics. International Journal of Computer Applications. 2010. Vol. 1, no. 19. P. 53–56. URL: https://doi.org/10.5120/404-600 (date of access: 07.06.2026).