Abdulhakeem Abdulazeez / Asma’u Shehu / Maniru Malami Umar
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Das digitale Zeitalter befindet sich aufgrund der Steganographie, die Botschaften in Bildern verbirgt, in einer Krise der visuellen Authentizität. Eine große globale Bedrohung, die Cyberkriminalität, Datenexfiltration und die Koordinierung extremistischer Aktivitäten ermöglicht. Dieses „Katz-und-Maus'-Spiel erfordert eine Weiterentwicklung der Erkennung.Die traditionelle Steganalyse (statistische Methoden, klassisches maschinelles Lernen wie Rich Models) versagt gegenüber hochadaptiven modernen steganografischen Schemata. Obwohl hochmoderne Deep-Learning-Methoden leistungsstark sind, handelt es sich häufig um „Black Boxes', denen die Transparenz und Interpretierbarkeit fehlt, die für die forensische und rechtliche Zulässigkeit erforderlich sind.Interdisziplinäre Bildsteganalyse und visuelle Kommunikationsherausforderungen führen zu einem notwendigen, ganzheitlichen Paradigmenwechsel. Es integriert hochmoderne Deep-Learning-Innovationen mit wichtigen Erkenntnissen aus Recht, Mediengovernance und Ethik.Das Buch bietet umfassende, zukunftsfähige Strategien für die Entwicklung verallgemeinerbarer Erkennungsmodelle, die Etablierung eines strengen und vielschichtigen Benchmarkings und die Schaffung politischer Rahmenbedingungen, um Sicherheit und Bürgerrechte in Einklang zu bringen.
