Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс: https://elib.belstu.by/handle/123456789/74410
Полная запись метаданных
Поле DCЗначениеЯзык
dc.contributor.authorУласевич, Николай Иванович-
dc.contributor.authorЖиляк, Надежда Александровна-
dc.date.accessioned2026-03-28T06:03:12Z-
dc.date.available2026-03-28T06:03:12Z-
dc.date.issued2026-
dc.identifier.citationУласевич, Н. И. Обзор методов стеганализа для векторных стгоконтейнеров / Н. И. Уласевич, Н. А. Жиляк // Информационные технологии. Физика и математика : материалы 90-й научно-технической конференции профессорско-преподавательского состава, научных сотрудников и аспирантов (с международным участием), Минск, 2-20 февраля 2026 г. - Минск : БГТУ, 2026. – С. 32-34.ru
dc.identifier.urihttps://elib.belstu.by/handle/123456789/74410-
dc.description.abstractОбзор современных методов стеганоанализа показывает, что векторные стегоконтейнеры требуют специализированных подходов, учитывающих специфику представления данных. Наиболее эффективными являются методы машинного обучения – от классического метода опорных векторов до современных глубоких нейронных сетей. Статистические методы на основе матриц переходных вероятностей и корреляционного анализа сохраняют актуальность как инструмент извлечения признаков. Перспективы развития связаны с применением генеративно-состязательных сетей, графовых нейронных сетей и гибридных архитектур.ru
dc.format.mimetypeapplication/pdfru
dc.language.isoruru
dc.publisherБГТУru
dc.subjectстеганоанализru
dc.subjectвекторные стегоконтейнерыru
dc.subjectстегоконтейнерыru
dc.subjectметоды стеганоанализаru
dc.subjectметод опорных векторовru
dc.subjectсверточные нейронные сетиru
dc.subjectметоды машинного обученияru
dc.titleОбзор методов стеганализа для векторных стгоконтейнеровru
dc.typeArticleru
dc.identifier.udc004.056-
Располагается в коллекциях:материалы конференции постатейно

Файлы этого ресурса:
Файл Описание РазмерФормат 
Уласевич_Обзор.pdf146.84 kBAdobe PDFПросмотреть/Открыть



Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.