Розглянуто проблему виявлення адаптивної стеганографії за методом J-UNIWARD стеганоаналітичними системами на базі машинного навчання. За допомогою порівняльного аналізу точності визначено, що найбільш чутливими до J-UNIWARD є статистичні моделі побудови характеристичних векторів, що формуються у просторовій зоні, — GFR, PHARM та DCTR. Запропоновано два способи підвищення точності стеганоаналізу з використанням цих моделей: аналіз найбільш імовірних місцеположень вкраплення; зважене голосування за трьома моделями. Показано, що без попередньої класифікації зображень згідно з їхніми параметрами точність стеганоаналізу суттєво знижується. Отримані результати можна використовувати для побудови ефективних систем стеганоаналізу зображень у форматі JPEG.