по
Кибернетика и программирование
12+
Меню журнала
> Архив номеров > Рубрики > О журнале > Авторы > О журнале > Требования к статьям > Редакция и редакционный совет > Порядок рецензирования статей > Политика издания > Ретракция статей > Этические принципы > Политика открытого доступа > Оплата за публикации в открытом доступе > Online First Pre-Publication > Политика авторских прав и лицензий > Политика цифрового хранения публикации > Политика идентификации статей > Политика проверки на плагиат
Журналы индексируются
Реквизиты журнала

ГЛАВНАЯ > Вернуться к содержанию
Статьи автора Башмаков Даниил Андреевич
Кибернетика и программирование, 2017-2
Прохожев Н.Н., Сивачев А.В., Михайличенко О.В., Башмаков Д.А. - Повышение точности стеганоанализа в области ДВП путем использования взаимосвязи между областями двумерного и одномерного разложений c. 78-87

DOI:
10.7256/2306-4196.2017.2.22412

Аннотация: В статье проведены исследования, направленные на повышение точности стеганоанализа на основе машинного обучения в области ДВП цифровых изображений. Выполнен анализ причин, вызывающих погрешность современных методов стеганоанализа на основе опорных векторов и предложены направления повышения качества обучения. В целях повышения качества обучения машины опорных векторов исследуется взаимосвязь областей одномерного и двумерного ДВП, а также влияние изменений коэффициентов высокочастотных областей двумерного ДВП на области коэффициентов одномерного ДВП. В качестве стеганографического воздействия применяется изменение значений младших значащих бит коэффициентов ДВП С учетом результатов исследований разработан оригинальный метод, обеспечивающий повышенную точность обнаружения факта встраивания информации в высокочастотные области двумерного ДВП изображения. Для подтверждения точности оригинального метода проводится его сравнительная оценка с несколькими современными методами стеганоанализа. Экспериментальные результаты сравнительной оценки подтверждают повышенную точность оригинального метода (в среднем на 10-15% по сравнению с рассматриваемыми современными методами) при детектировании факта стеганографического воздействия в высокочастотных областях HL и LH двумерного ДВП. В высокочастотной области HH оригинальный метод дает такую же точность, как современные методы, рассматриваемые в статье.
Программные системы и вычислительные методы, 2015-3
Прохожев Н.Н., Михайличенко О.В., Башмаков Д.А., Сивачев А.В., Коробейников А.Г. - Исследование эффективности применения статистических алгоритмов количественного стеганоанализа в задаче детектирования скрытых каналов передачи информации

DOI:
10.7256/2454-0714.2015.3.17233

Аннотация: Противодействие скрытым каналам передачи информации, является актуальной задачей при организации информационной безопасности. Одним из видов пассивного противодействия является обнаружение факта стеганографического воздействия на исследуемый контейнер. Распространенное применение неподвижных цифровых изображений в качестве стеганоконтейнеров, обуславливается их большой долей в общем информационном трафике. Задача пассивного противодействия (стеганоанализа), позволяющая выявить цифровое изображение с встроенной информацией, фактически представляет собой задачу бинарной классификации. В основе классификатора используется статистический алгоритм количественного стеганоанализа, определяющий количество измененных пикселей в предъявляемом контейнере. От точности такого алгоритма напрямую зависит качество классификации и практическая эффективность пассивного противодействия в целом. Под эффективностью противодействия в статье понимается соотношение вероятности истинно положительного результата классификации к вероятности ложной положительной классификации. К настоящему времени разработано значительное количество статистических алгоритмов количественного стаганоанализа. При этом исследования, посвященные их сравнительному анализу, отсутствуют, что затрудняет выбор конкретного алгоритма при решении задачи противодействия стеганографическим каналам утечки информации. Также остается открытым вопрос о практической эффективности пассивного противодействия стеганографическим каналам на основе встраивания в наименее значимые биты (НЗБ) пикселей цифрового изображения. Предметом исследования является эффективность применения современных статистических алгоритмов количественного стеганоанализа. На основе результатов построены графики доверительных областей, позволяющие произвести сравнительную оценку эффективности пассивного противодействия НЗБ стеганографии. Для исследований выбраны следующие алгоритмы стеганоанализа: RS- analysis, Sample pair analysis, Difference image histogram, Triples analysis, Weighted stego-image. Из тестового множества изображений выбирается изображение. Проводится оценка его пропускной способности (определяется максимальная полезная нагрузка). В проводимых экспериментах за эту величину принято значение общего количества пикселей в изображении. Стеганографическое воздействие моделируется изменением значения наименьших значащих бит для заданного количества пикселей (полезной нагрузки). Модифицированное изображение подается на вход конкретной реализации алгоритма стеганоанализа. Результатом работы алгоритма является количество измененных пикселей в изображении. Эксперименты проводятся в одинаковых условиях для всех реализаций алгоритмов стеганоанализа. Основными выводами проведенного исследования является, то что на основе современных статистических алгоритмов стеганоанализа можно организовать эффективное пассивное противодействие стеганографическим каналам НЗБ встраивания с полезной нагрузкой контейнера более 5%. Уменьшение полезной нагрузки контейнера менее 5% резко снижает эффективность пассивного противодействия. Небольшое изображение разрешением 600х400 пикселей, преобразованное в стеганограмму с полезной нагрузкой в 1-2% практически не детектируется классификаторами на основе статистических количественных алгоритмов стеганоанализа. С учетом возможности предварительного сжатия скрываемых данных и применения матричного встраивания, рассматриваемые современные алгоритмы стеганоанализа нуждаются в дальнейшем совершенствовании.
Другие сайты издательства:
Официальный сайт издательства NotaBene / Aurora Group s.r.o.