?
Улучшенный алгоритм встраивания информации в область ДКП цифровых изображений на основе метода QIM с переменным шагом квантования
С. 297–300.
Стеганографическое сокрытие информации в частотной области цифровых изображений сопряжено с такими проблемами, как потеря встроенной информации и искажение естественной модели изображения. Ранее авторами настоящего исследования был предложен подход к решению первой проблемы, заключающийся в итеративном исправлении ошибок встраивания, и получен алгоритм, основанный на методе QIM и обеспечивающий безошибочность извлечения встроенной информации за счет предложенного подхода. В настоящей работе предлагается новый подход к минимизации искажений естественной модели цифрового изображения в области ДКП, основанный на изменении шага квантования в зависимости от локальных характеристик изображения в частотной области. Результатом работы является улучшенный алгоритм встраивания информации в область ДКП цифровых изображений, объединяющий два предложенных подхода. Результаты экспериментов показывают, что разработанный алгоритм наряду с обеспечением безошибочности извлечения позволяет существенно уменьшить искажения, вносимые в коэффициенты ДКП, и обеспечить статистическую неразличимость исходных изображений и стегоизображений в 75% случаев.
В книге
Томск: Национальный исследовательский Томский политехнический университет, 2018.
Пестунова Т. М., Перов А. А., М.: Русайнс, 2025.
Изложено общее введение в проблематику и методические основы информационной безопасности и защиты информации, представлен ряд лабораторных работ, направленных на развитие практических навыков применения методов и средств анализа и обеспечения безопасности информации при использовании компьютерных технологий. Предназначено для студентов высших учебных заведений, обучающихся по направлениям и специальностям в области информационных технологий. Отдельные темы могут быть полезны ...
Добавлено: 15 сентября 2025 г.
Александров М. С., Каширин И. А., Мельман А. С., В кн.: Прикладная математика и фундаментальная информатика : материалы XIV Междунар. молодеж. науч.-практ. конф. с элементами науч. школы (Россия, Омск, 20–25 мая 2024 г.).: Омск: Омский государственный технический университет, 2024. С. 61–62.
Добавлено: 23 ноября 2024 г.
Мельман А. С., Евсютин О. О., В кн.: IX International Conference «Engineering & Telecommunication En&T - 2022. Book of Abstracts.: МФТИ, 2022. С. 26–28.
Методы стеганографии обеспечивают незаметную передачу данных по открытому каналу связи. В этом исследовании предложен подход к сокрытию данных в гибридном домене цифровых изображений на основе метаэвристической оптимизации. Выполнено сравнение эффективности трёх метаэвристик для повышения качества встраивания. ...
Добавлено: 9 сентября 2024 г.
Космачев А. А., Задорожникова А. А., Перов А. А., В кн.: БОЛЬШИЕ ДАННЫЕ Материалы I Международного форума (Новосибирск, 16–18 ноября 2022 года).: Новосибирск: Новосибирский государственный университет экономики и управления «НИНХ», 2023.
В статье рассматриваются основные концепции и термины, используемые в стеганографии, дается обоснование актуальности задачи стегоанализа, рассматриваются вопросы применения глубоких нейронных сетей в задачах стегоанализа на цифровых изображениях. Производится сравнительный анализ и описание наиболее эффективных архитектур сверточных сетей для решения поставленной задачи. ...
Добавлено: 26 января 2024 г.
Мельман А. С., Евсютин О. О., Компьютерные исследования и моделирование 2023 Т. 15 № 1 С. 197–210
Сокрытие информации в цифровых изображениях является перспективным направлением кибербезопасности. Методы стеганографии обеспечивают незаметную передачу данных по открытому каналу связи втайне от злоумышленника. Эффективность встраивания информации зависит от того, насколько незаметным и робастным является скрытое вложение, а также от емкости встраивания. Однако показатели качества встраивания являются взаимно обратными и улучшение значения одного из них обычно приводит ...
Добавлено: 15 марта 2023 г.
Исследовано использование свёрточных нейронных сетей в целях анализа контейнера графических изображений на наличие данных, внедрённых методами стеганографии. Показано, что глубокая свёрточная нейронная сеть обучается классифицировать присутствие скрытых данных в графических изображениях, достигая точности по метрике weighted AUC, равной 0,928. Проверена гипотеза об эффективности применения концепции «transfer learning» в сфере стеганографии. Эффективность предложенной технологии продемонстрирована на ...
Добавлено: 17 ноября 2021 г.
Евсютин О. О., Култаев П. И., Multimedia Tools and Applications 2021 Vol. 80 No. 7 P. 11217–11238
Добавлено: 24 декабря 2020 г.
Добавлено: 24 декабря 2020 г.
Драчев Г. А., Истратов А. Ю., Вестник компьютерных и информационных технологий 2019 № 5 С. 28–37
Рассмотрен подход к обнаружению скрытой информации (стегоконтейнеров) в аудиоданных файлов формата МР3 на базе нейросетевого моделирования. В качестве инструментальной модели нейронной сети использован многослойный персептрон.
Проанализированы структурные компоненты МР3-файла и выделены полезные данные. Предложена процедура представления аудиоданных любого файла формата МР3 в виде единообразного набора признаков сравнительно небольшого размера. Размерность набора признаков (набора данных) можно выбирать из диапазона [100…520].
Сформирована база ...
Добавлено: 25 сентября 2019 г.
Шумская О. О., Евсютин О. О., В кн.: GraphiCon 2018: труды 28-й Международной конференции по компьютерной графике и машинному зрению.: Томск: Национальный исследовательский Томский политехнический университет, 2018. С. 185–189.
Представлено исследование информативности признаков в пространственной и частотной областях сжатых JPEGизображений при стегоанализе. Проведен отбор признаков с применением жадного алгоритма с исключением и получен набор информативных признаков, на основе которых определена целевая функция стеганографического встраивания. Встраивание осуществляется по алгоритму на основе операции замены. Зная, какие признаки несут информацию о наличии вложения в цифровом изображении, можно ...
Добавлено: 6 сентября 2019 г.
В статье предлагается и исследуется новый алгоритм встраивания информации в JPEG-изображения, основанный на известном стеганографическом методе «плюс/минус один». Показывается, что при частичном заполнении стегоконтейнера предложенный алгоритм превосходит аналоги за счёт оригинального подхода к определению порядка обхода ДКП-коэффициентов при встраивании в них битов сообщения. В качестве метрики качества используется пиковое отношение сигнал/шум. ...
Добавлено: 5 сентября 2019 г.
Козачок А. В., Копылов С. А., Мещеряков Р. В. и др., Компьютерная оптика 2017 Т. 41 № 5 С. 743–755
Развитие концепции интернета вещей привело к существенному росту объемов обрабатываемой информации. Значительную часть данных, циркулирующих в глобальной сети, при этом составляет мультимедиаконтент. Зачастую эта информация содержит персональные данные конкретного пользователя или является объектом интеллектуальной собственности и авторского права. Задача по защите авторских прав владельцев цифровых изображений на протяжении последних десятилетий не теряет актуальности. Классические средства ...
Добавлено: 5 сентября 2019 г.
Евсютин О. О., Шелупанов А. А., Мещеряков Р. В. и др., Компьютерная оптика 2017 Т. 41 № 3 С. 412–421
В данной работе рассматривается одно из направлений цифровой стеганографии – встраивание информации в сжатые JPEG-изображения. Введена схема встраивания информации на основе операции замены ДКП-коэффициентов. Предложены и исследованы варианты алгоритмической реализации данной схемы. Для повышения качества встраивания, характеризуемого значением PSNR, использован генетический алгоритм. Основным результатом исследования является стеганографический алгоритм встраивания информации в сжатые JPEG-изображения, отличающийся возможностью ...
Добавлено: 4 сентября 2019 г.
Евсютин О. О., Мещеряков Р. В., Шумская О. О., Вестник компьютерных и информационных технологий 2018 № 10 С. 11–21
Сформирован набор из 43 признаков цифровых изображений и проведена оценка информативности отдельных групп признаков применительно к стегоанализу классических стеганографических алгоритмов. В качестве признаков выбраны различные статистические характеристики изображений в пространственном и частотном домене. Для подготовки обучающей и тестовой выборок изображений использованы три стеганографических алгоритма: F5, JSteg и PM1. Стегоанализ проведен с помощью наивного байесовского классификатора. ...
Добавлено: 4 сентября 2019 г.
Евсютин О. О., Кокурина А.С., Мещеряков Р. В., Известия Томского политехнического университета. Инжиниринг георесурсов 2019 Т. 330 № 8 С. 155–162
Актуальность. Одно из направлений обработки цифровых изображений, в том числе снимков дистанционного зондирования Земли, связано со встраиванием в них дополнительной информации различного назначения. Встраивание дополнительной информации в цифровое изображение приводит к искажению естественной модели цифрового изображения, а также к возможному возникновению визуальных артефактов. В случае снимков дистанционного зондирования Земли такие искажения могут повлечь, например, искажение границ ...
Добавлено: 3 сентября 2019 г.