Circuit paradigm in the 21

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Avantages de la Sélection de Caractéristiques pour la Stéganalyse

La stéganalyse consiste à identifier la présence d'un message caché au sein d'un document. Cet article présente une méthodologie utilisant un ensemble de 193 caractéristiques d'images pour la stéganalyse. Deux buts sont visés: déterminer un nombre d'images suffisant pour un entraînement fiable d'un classifieur dans l'espace de grande dimension des données; puis utiliser la sélection de caractéristiques pour obtenir les plus pertinentes pour la classification. Cette réduction de la dimensionalité des données est effectuée avec l'algorithme forward et a permis de passer de 193 caractéristiques à 14 en conservant des performances très proches

A Feature Selection Methodology for Steganalysis

Steganography has been known and used for a very long time, as a way to exchange information in an unnoticeable manner between parties, by embedding it in another, apparently innocuous, document. Nowadays steganographic techniques are mostly used on digital content. The online newspaper Wired News, reported in one of its articles [2] on steganography that several steganographic contents have been found on web sites with very large image database such as eBay. Niels Provos [3] has somewhat refuted these ideas by analyzing and classifying two million images from eBay and one million from USENet network and not finding any steganographic content embedded in these images. This could be due to many reasons, such as very low payloads, making the steganographic images very robust and secure to steganalysis. The security of a steganographic scheme has been defined theoretically by Cachin in [1] but this definition is very seldomly usable in practice. It requires to evaluate distributions and measure the Kullback-Leibler divergence between them. In practice, steganalysis is used as a way to evaluate the security of a steganographic scheme empirically: it aims at detecting whether a medium has been tampered with – but not to detect what is in the medium or how it has been embedded. By the use of features, one can get some relevant characteristics of the considered medium, and assess, by the use of machine learning tools, usually, whether the medium is genuine or not. This is only one way to perform steganalysis, but it remains the most common....Le principe de la stéganalyse est de classer un document incriminé comme original ou comme stéganographié. Cet article propose une méthodologie pour la stéganalyse utilisant la sélection de caractéristiques, orientée vers une diminution des intervales de confiance des résultats habituellement donnés. La sélection de caractéristiques permet également d’envisager une interprétation des caractéristiques d’images sélectionnées, dans le but de comprendre le fonctionnement intrinsèque des algorithmes de stéganographie. Il est montré que l’écart type des résultats obtenus habituellement en classification peut être très important (jusqu’à 5 %) lorsque des ensembles d’entrainements comportant trop peu d’échantillons sont utilisés. Ces tests sont menés sur six algorithmes de stéganographie, utilisés avec quatre taux d’insertions différents : 5, 10, 15 et 20 %. D’autre part, les caractéristiques sélectionnées (généralement 10 à 13 fois moins nombreuses que dans l’ensemble complet) permettent effectivement de faire ressortir les faiblesses ainsi que les avantages des algorithmes utilisés

Kielletyt aineet ja menetelmät urheilussa ja erivapaus urheilijan lääkityksessä

Dopingvalvonnan alaiset kilpaurheilijat sairastavat ja voivat tarvita hoitoa lääkkeillä tai menetelmillä, jot‑ ka ovat kiellettyjen aineiden ja menetelmien luettelossa. Urheilussa kielletyt lääkeaineet voi tarkistaa Suomessa myyntiluvallisten valmisteiden osalta ”Kielletyt aineet ja menetelmät urheilussa” (KAMU) ‑lää‑ kehaun avulla. Mikäli tasomäärittelyn piiriin kuuluvan urheilijan sairauden hoito vaatii jonkin kielletyn lääkeaineen käyttöä, hoidolle voidaan hakea erivapautta. Erivapauden hakuohjeistukseen löytyy linkki KAMUsta ja SUEKin sivuilta (1). Dopingvalvonta on tehostunut analyysi- ja testausmenetelmien kehit‑ tyessä. Tehokas antidopingtoiminta vähentää urheilussa kiellettyjen aineiden väärinkäyttöä ja niiden ai‑ heuttamia terveyshaittoja sekä tukee puhtaiden urheilijoiden tasavertaista kilpailua.</p

Kielletyt aineet ja menetelmät urheilussa ja erivapaus urheilijan lääkityksessä

Vertaisarvioitu.Dopingvalvonnan alaiset kilpaurheilijat sairastavat ja voivat tarvita hoitoa lääkkeillä tai menetelmillä, jotka ovat kiellettyjen aineiden ja menetelmien luettelossa. Urheilussa kielletyt lääkeaineet voi tarkistaa Suomessa myyntiluvallisten valmisteiden osalta "Kielletyt aineet ja menetelmät urheilussa" (KAMU) -lääkehaun avulla. Mikäli tasomäärittelyn piiriin kuuluvan urheilijan sairauden hoito vaatii jonkin kielletyn lääkeaineen käyttöä, hoidolle voidaan hakea erivapautta. Erivapauden hakuohjeistukseen löytyy linkki KAMUsta ja SUEKin sivuilta (1). Dopingvalvonta on tehostunut analyysi- ja testausmenetelmien kehittyessä. Tehokas antidopingtoiminta vähentää urheilussa kiellettyjen aineiden väärinkäyttöä ja niiden aiheuttamia terveyshaittoja sekä tukee puhtaiden urheilijoiden tasavertaista kilpailua.Peer reviewe

Neural analysis of mobile radio access network

The Self-Organizing Map (SOM) is an efficient tool for visualization and clustering of multidimensional data. It transforms the input vectors on two-dimensional grid of prototype vectors and orders them. The ordered prototype vectors are easier to visualize and explore than the original data. Mobile networks produce a huge amount of spatiotemporal data. The data consists of parameters of base stations (BS) and quality information of calls. There are two alternatives in starting the data analysis. We can build either a general one-cell-model trained using state vectors from all cells, or a model of the network using state vectors with parameters from all mobile cells. In both methods, further analysis is needed to understand the reasons for various operational states of the entire network.

A Fast Microprogrammed Digital Filter Supporting Early Signal Processing Research

Part 9: IT TechnologyInternational audienceIn the 1970s research and teaching of digital signal processing was started in several universities in Scandinavia. Special emphasis in the research was on digital filter structures implementable on emerging digital hardware. On the theoretical side, the development of computationally efficient, low-sensitivity digital filter structures was widely investigated. Realization of these novel transfer functions was also important in order to verify the efficiency of the filters in practice. The latest commercial microprocessors indicated that real time signal processing covering the audio range of signals was becoming realistic. A microprogrammable digital signal processor based on high speed bit-sliced architecture was designed at Helsinki University of Technology. With this hardware, the performance of computationally efficient, low-sensitivity digital filter structures was tested. Algorithm research with emphasis on implementation aspects had a great impact on the readiness of Finnish electronics and telecommunications industry to start using programmable digital hardware. Early DSP applications in telecommunications industry were released already in late 1970s. Ten years later, when the first GSM phones were under development, Finnish industry was on the leading edge of applying digital signal processors in a number of applications