En este artículo se presenta una metodología para detectar el problema de Cover Source Mismatch (CSM) en estegoanálisis en imágenes. El método propuesto determina si un clasificador ha sido entrenado con un conjunto de datos incompleto y si no es apropiado para clasificar una imagen concreta. En este caso, la técnica desarrollada detecta que estamos intentando clasificar una muestra no alineada y elige no clasificarla. En el artículo se muestra que esta metodología permite incrementar considerablemente la precisión del clasificador a cambio de no clasificar ciertas muestras. Este método permite aplicar estegoanálisis en escenarios reales donde aparece el problema del CSM. Además, se presenta un procedimiento simple para completar el conjunto de entrenamiento proporcionando nuevas imágenes para completar las regiones del espacio no cubiertas por los datos de entrenamiento iniciales.