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dc.contributor.authorRamirez Valle, Sergio Alexis%922963-
dc.creatorRamirez Valle, Sergio Alexis%922963-
dc.date.accessioned2022-07-08T19:43:54Z-
dc.date.available2022-07-08T19:43:54Z-
dc.date.issued2021-02-19-
dc.identifier.urihttps://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/4168-
dc.descriptionLa esteganografía y el estegoanálisis son temas importantes en la ocultación y la seguridad de la información. La esteganografía tiene como objetivo ocultar información en objetos sin levantar sospechas. El estegoanálisis es la contramedida de la esteganografía, se encarga de detectar los objetos que han sido inyectados. En este trabajo se presenta un método para generar una sub-imagen con el objetivo de maximizar el nivel del mensaje inyectado. Después de obtener la subimagen se aplica la extracción de características de alta dimensión. Finalmente, se entrena un clasificador binario para crear un modelo y poder distinguir entre dos clases: las imágenes limpias e inyectadas. Se seleccionaron dos de los algoritmos más frecuentes de esteganografía reportados en el estado del arte. El método propuesto fue probado con el algoritmo HILL y WOW con diferentes payloads. Los resultados muestran que el método propuesto tiene un rendimiento cercano en comparación el enfoque SRM de la literatura.es_MX
dc.language.isospaes_MX
dc.publisherTecnológico Nacional de Méxicoes_MX
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0es_MX
dc.subjectinfo:eu-repo/classification/cti/7es_MX
dc.titleEstudio de Algoritmos de IA Aplicables al Estegoanálisis de Imágenes Digitaleses_MX
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesises_MX
dc.contributor.directorPinto Elias, Raul%16149-
dc.contributor.directorMujica Vargas, Dante%229106-
dc.folio21-0074es_MX
dc.rights.accessinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_MX
dc.publisher.tecnmCentro Nacional de Investigación y Desarrollo Tecnológicoes_MX
Appears in Collections:Tesis de Maestría en Computación

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