АДАПТИВНОЕ LSB-ВНЕДРЕНИЕ ДАННЫХ С ВЫСОКОЙ ЕМКОСТЬЮ В МЕДИЦИНСКИЕ ИЗОБРАЖЕНИЯ

Вопросы кибербезопасности. 2026. № 4. С. 140–145.

Гаврилов А. В., Краюшкин Д. В., Никитина Н. Ю., Чеповский А. М.

Цель исследования: разработка методики скрытого внедрения персональных данных пациента и меток проверкицелостности в медицинские изображения, исключающего искажение критически важной диагностической информации.Метод исследования: в работе предложен адаптивный метод на основе замены младшего значащего бита (Least Significant Bit – LSB). Для повышения скрытности и устойчивости внедрение производится не во всё изображение, а выборочно – в текстурированные блоки размером 8x8 пикселей с устойчиво-высокими значениями энтропии и дисперсии. Для поиска таких блоков используется предварительная обработка изображения фильтром Винера, что позволяет выделить области с высокой локальной дисперсией (анатомические контуры, текстуры органов), подавив однородные участки и аддитивный шум. Полученный результат: метод был апробирован на наборе медицинских КТ-изображений с различной анатомией, контрастностью и уровнем шума. Проведена количественная оценка скрытности внедрения с использованием метрик PSNR (Peak Signal-to-Noise Ratio) и SSIM (Structural Similarity Index Measure). Приведена полезная ёмкость контейнера для каждого изображения. Научная новизна: заключается в разработке принципа адаптивного выбора зон внедрения на основе анализа локальной энтропии и дисперсии, модифицированного фильтрацией Винера, для задач стеганографии медицинских изображений.

Ключевые слова: информационная безопасность, entropy, энтропия, целостность данных, information security, Wiener filtering, digital watermarking, data integrity, водяные знаки, medical images, LSB, медицинские изображения, LSB, фильтр Винера