Мета роботи – дослідити вплив вмісту, розмірів і коефіцієнту якості JPEG зображень на точність їх стеганоаналізу, що виконується за статистичними методами на баз машинного навчання. Результати. В процесі дослідження були виявлені наступні закономірності: 1) точність краща тоді, коли для навчання та контролю використовуються зображення з близьким відсотком придатних для приховування ДКП коефіцієнтів, 2) точніше за інші класифікуються зображення, які мають відносно невелику кількість придатних ДКП коефіцієнтів, 3) за умови використання змішаних навчальних вибірок (за вмістом чи параметрами) точність стеганоаналізу погіршується, 4) зі зменшенням коефіцієнту якості JPEG-зображень, точність їх стеганоаналізу зростає, 5) зі збільшенням розмірів зображень, точність їх стеганоаналізу зростає, 6) зображення, у яких під час попередньої обробки відбулася десинхронізація блоків, класифікуються більш точно, 7) черговість операцій попередньої обробки зображення впливає на точність його стеганоаналізу.
Цель работы – исследовать влияние содержимого, размеров и коэффициента качества JPEG изображений на точность их стеганоанализа, выполняемого статистическими методами на базе машинного обучения. Результаты. В процессе исследования были выявлены следующие закономерности: 1) точность лучше тогда, когда для обучения и контроля используются изображения с близким процентом пригодных для сокрытия ДКП коэффициентов, 2) точнее других классифицируются изображения, имеют относительно небольшое количество пригодных ДКП коэффициентов, 3) при использовании смешанных обучающих выборок (по содержимому или параметрами) точность стеганоанализа ухудшается, 4) с уменьшением коэффициента качества JPEG-изображений, точность их стеганоанализа возрастает, 5) с увеличением размеров изображений, точность их стеганоанализа возрастает, 6) изображения, в которых во время предварительной обработки состоялась десинхронизация блоков, классифицируются более точно, 7) очередность операции предварительной обработки изображения влияет на точность его стеганоанализа.
The purpose of the work is investigation of influence of the content, size and quality factor of JPEG images to the accuracy of their steganalysis performed by statistical methods based on machine learning. Results. During the research the following patterns were revealed: 1) the accuracy is better when images with a close percentage of coefficients suitable for DCT concealment are used for training and control, 2) images are classified more accurately when they have a relatively small number of suitable DCT coefficients, 3) with using mixed training samples (by content or parameters) the accuracy of steganalysis deteriorates, 4) decreasing quality factor of JPEG-images leads to increasing the accuracy of their steganalysis, 5) increasing size of images increases the accuracy of their steganalysis, 6) images where desynchronization of blocks took place during preprocessing are classified more accurately, 7) the sequence of the image preprocessing operations affects the accuracy of its steganoanalysis.
