での研究計算科学および工学の国際ジャーナル 説明しますデジタル画像に隠されたメッセージを発見する新しいアプローチ。この研究は、サイバーセキュリティとデジタルフォレンジックで重要な役割を果たすステガナリシスの分野に貢献します。

ステガノグラフィーには、デジタル画像のビットやバイトの間に隠された単語など、共通の媒体内にデータを埋め込むことが含まれます。画像は画面に表示されると何ら変わりませんが、隠されたメッセージがあることを知っている人はメッセージを抽出したり表示したりする可能性があります。膨大な数を考慮すると、デジタル画像そのような隠された情報が現在存在しており、その数は日々驚くべき速度で増加していますが、そのような隠された情報が法執行機関などの第三者によってどのように発見されるかを理解することは困難です。

確かに、これはある意味、隠蔽によるセキュリティですが、それでも強力な手法です。もちろん、ステガノグラフィーには合法的な使用法もありますが、おそらくより悪質な使用法もあり、効果的な検出は法執行とセキュリティにとって重要です。

インドのグルグラムにあるノースキャップ大学のアンキタ・グプタ氏、リタ・チカラ氏、プラバ・シャルマ氏は、必要な大量のデータの処理に伴う計算上の課題に対処しながら、検出精度を向上させる新しいアプローチを導入しました。

ステガナリシスには、画像に隠されたデータが含まれているかどうかを識別することが含まれます。通常、これらの隠されたメッセージを検出するには、空間リッチ モデル (SRM) が使用されます。画像を分析して、隠されたデータの追加によって存在する可能性のある指紋の小さな変化を特定します。ただし、SRM は複雑で多数の機能があり、検出アルゴリズムを圧倒して有効性の低下につながる可能性があります。この問題は、「次元性の呪い」と呼ばれることがよくあります。

チームはハイブリッド最適化に目を向けましたアルゴリズムこれは、Harris Hawks Optimizer (HHO)、Particle Swarm Optimization (PSO)、および Differential Evolution (DE) の 3 つのアルゴリズムを組み合わせた DEHHPSO と呼ばれます。これらのアルゴリズムはそれぞれ、自然のプロセスからインスピレーションを得たものです。たとえば、HHO アルゴリズムはハリスホークの狩猟行動をシミュレートし、環境の探索と最適なソリューションの目標のバランスをとります。チームは、HHO、PSO、DE を組み合わせることで、現在の単一のアルゴリズムを使用した場合よりもはるかに迅速に、複雑な機能セットを処理できると説明しています。

ハイブリッド アプローチでは、処理する必要がある機能の 94% 以上が排除されるため、計算需要が削減されます。取り除かれた情報は、サポート ベクター マシン (SVM) 分類器で処理できます。研究チームによると、この手法はメタヒューリスティック（本質的には試行錯誤手法）よりもうまく機能し、より多くの問題を解決するために通常使用されるいくつかの深層学習手法よりもさらにうまく機能します複雑な問題ステガナリシスよりも。

詳細情報:Ankita Gupta 他、画像ステガナリシスの特徴選択に適用される改良された連続および離散ハリス ホークス オプティマイザー、計算科学および工学の国際ジャーナル（2024年）。DOI: 10.1504/IJCSE.2024.141339