В основі даного дослідження лежить принцип створення рівних умов для всіх досліджуваних статистичних моделей формування характеристичних векторів для стеганоаналізу JPEG-зображень за методами на базі машинного навчання. Проаналізовано швидкодію та точність детектування чотирьох різних варіантів приховування даних у частотній області, що були отримані з використанням таких статистичних моделей як CHEN, CC-CHEN, LIU, CC-PEV, CC-C300, GFR та DCTR, а також SVM з лінійним чи гаусівським ядром або ансамблевого класифікатора. Основними результатами здійсненого дослідження є таблиці, що відображають чисельні оцінки швидкодії основних етапів стеганоаналізу та точності класифікації пустих і заповнених контейнерів.