大尺度分布式深度学习框架在隐写分析上的应用

项目名称： 大尺度分布式深度学习框架在隐写分析上的应用

项目编号： No.61402295

项目类型： 青年科学基金项目

立项/批准年度： 2014

项目学科： 自动化技术、计算机技术

项目作者： 谭舜泉

作者单位： 深圳大学

项目金额： 26万元

中文摘要： 基于高维特征集的学习型隐写分析技术在对抗以内容自适应隐写术为代表的先进隐写算法的战争中取得了一定的进展。但这些进展都是在加入了很多假设和限制条件的实验室环境中取得的，这种技术在真实的信息对抗环境中的效能是存疑的。本项目把基于通用计算图形处理器集群，也即GPGPU集群的大尺度分布式深度学习框架引入到学习型隐写分析研究中。通过把多个特异的滤波器组层、非线性变换层、池化层进行组合，建立能够部署在GPGPU集群之上的，面向学习型隐写分析的大尺度深度学习框架。在此之上，直接以目标原始图像（或者经过简单预处理的目标图像）像素值作为输入特征，构建基于深度学习框架的学习型隐写分析算法。新设计的隐写分析算法适用于半监督和无监督机器训练，有望应用于真实的信息对抗环境中，有效对抗最先进的隐写技术。

中文关键词： 隐写；隐写分析；深度学习；视频篡改取证；JPEG统计模型

英文摘要： Steganalysis of digital images based on high-dimensional feature set has made progress in the war against sophisticated content-adaptive steganography. However, all of those improvements are achieved in laboratory environments with a lot of assumptions an

英文关键词： steganography；steganalysis；deep learning；video forgery forensics；JPEG statistical model