Diseño de redes neuronales antagónicas para estegoanálisis

En los ultimos anos, el auge de la inteligencia artificial y, en concreto, del aprendizaje automatico y aprendizaje profundo, ha revolucionado la manera de realizar una gran cantidad de tareas. Entre ellas se encuentra el analisis de imagenes en el que el rendimiento de las redes neuronales convolucionales (CNN) ha superado a todos los demas metodos. Recientemente han surgido las llamadas Redes Generativas Antagonicas o Generative Adversarial Networks (GAN). Estas redes son capaces de crear muestras similares a las autenticas que no pueden ser distinguidas de ellas. Esto plantea ciertos problemas de seguridad en diversos ambitos, ya que los modelos de aprendizaje automatico se enfrentan a los llamados ataques de adversarios, que intentan enganar a los modelos de aprendizaje automatico introduciendo pequenos cambios en las muestras. Un dominio que es sensible a este tipo de ataques es el de los modelos de estegoanalisis, que son los modelos que tratan de detectar mensajes esteganograficos. Los mensajes esteganograficos son aquellos que, para evitar su deteccion, se ocultan en otros medios como puede ser audio, video, etc. En este trabajo nos centraremos en los mensajes esteganograficos escondidos en imagenes. En este trabajo disenaremos un modelo de GAN con el objetivo de re-entrenar modelos de estegoanalisis y hacerlos mas seguros frente a ataques de adversarios. Para ello partiremos de un modelo de estegoanalisis existente y disenaremos una arquitectura de red neuronal convolucional capaz de modificar imagenes. Esta red sera capaz de modificar minimamente las imagenes provocando el mayor error posible en el modelo de estegoanalisis a la hora de detectar el mensaje oculto. A continuacion, exploraremos el uso de tecnicas evolutivas para la construccion de la GAN. En concreto utilizaremos un algoritmo genetico capaz de elegir la arquitectura e hiper-parametros de la red encargada de modificar las imagenes. Compararemos los resultados de la red que hemos disenado con las arquitecturas obtenidas por el algoritmo genetico y evaluaremos su rendimiento.---ABSTRACT---In recent years, Artificial Intelligence growth, and specifically Machine Learning and Deep Learning growth, has revolutionized the way to solve a huge number of tasks. One of these tasks is image analysis, in which Convolutional Neural Networks have outperformed any other existing methods. Recently have appeared the so called Generative Adversarial Networks (GANs). These networks can generate new samples similar to the real ones and that cannot be distinguished from them. This raises a series of security issues in several domains. For example machine learning models could be diminished due to the use of adversarial attacks, which try to produce misclassifications by introducing small changes into the input image. A kind of models that are vulnerable to these attacks are deep learning-based steganalysis methods, which are the models that try to detect steganographic messages. Steganographic messages are messages that, to avoid its detection, are hidden in other media such as audio, video, etc. In this work we will focus on steganographic messages hidden within images. In this work, we design a novel GAN architecture with the goal of retraining steganalysis models to make them more robust against adversarial attacks. For that purpose we start from an existing steganalysis model and design a CNN able to modify images introducing a series of small changes while causing the classifier to misclasify the nature of the image. This network will modify images in a way that the changes are as small as possible and the steganalysis model mistakes as much as possible. In addition, we will explore evolutionary techniques to GAN creation. Specifically, we will design a genetic algorithm that can choose the best architecture and hyperparameters of the convolutional neural network that modify the images. We will compare the results obtained with the genetic algorithm network against the network previously designed. This way in the future we will be able to design a system able to re-train steganalysis models and make them more robust against adversarial attacks.