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@article{Boné-Andrade_Mendoza-Loor_Núñez-Freire_2025, title={Evaluación del Algoritmo F5 aplicado en la Esteganografía de imágenes JPEG: Un análisis basado en métricas de calidad}, volume={5}, url={https://economicsocialresearch.com/index.php/home/article/view/194}, DOI={10.55813/gaea/jessr/v5/n2/194}, abstractNote={
El estudio explora la aplicación del algoritmo F5 en imágenes JPEG para evaluar su rendimiento al momento de ocultar información sin que se comprometa la calidad visual de las imágenes. Se emplean técnicas de compresión basadas en la Transformada Discreta del Coseno (DCT) y la codificación matricial que permiten minimizar las alteraciones perceptibles que se puedan presentar. La metodología incluye la segmentación de la imagen en bloques de 8x8 píxeles, la cuantización de los coeficientes y la evaluación de la calidad de la imagen mediante las métricas PSNR, MSE y SSIM. Los experimentos fueron realizados con imágenes en escala de grises, ocultando mensajes de distinta longitud. Los resultados muestran que el algoritmo mantiene valores elevados de PSNR y SSIM, garantizando que la distorsión sea imperceptible. Se observa una relación inversa entre el tamaño del mensaje y la calidad visual, aunque sin comprometer la estructura de la imagen. El estudio concluye que el algoritmo F5 es eficaz para la esteganografía en imágenes JPEG, pero su rendimiento es susceptible a mejora mediante la aplicación de técnicas híbridas como DCT-SVD y la cuantización adaptativa. Se destaca la necesidad de integrar enfoques de redes neuronales para fortalecer la resistencia ante ataques de detección.
}, number={2}, journal={Journal of Economic and Social Science Research}, author={Boné-Andrade, Miguel Fabricio and Mendoza-Loor, José Javier and Núñez-Freire, Luis Alfonso}, year={2025}, month={Apr.}, pages={144–158} }