Структурний синтез і параметрична оптимізація методів побудови стегодетекторів для цифрових зображень
| dc.contributor.author | Прогонов, Дмитро Олександрович | |
| dc.date.accessioned | 2024-10-31T12:16:22Z | |
| dc.date.available | 2024-10-31T12:16:22Z | |
| dc.date.issued | 2024 | |
| dc.description.abstract | Прогонов Д.О. Структурний синтез і параметрична оптимізація методів побудови стегодетекторів для цифрових зображень. – Кваліфікаційна наукова праця на правах рукопису. Дисертація на здобуття наукового ступеня доктора технічних наук за спеціальністю 05.13.21 «Системи захисту інформації». – Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського» МОН України, Київ, 2024. Дисертаційна робота присвячена вирішенню актуальної науковоприкладної проблеми розробки високоточних методів виявлення стеганограм, здатних надійно працювати в умовах відсутності апріорних даних щодо особливостей використаних стеганографічних методів, малого ступеня заповнення зображення-контейнеру стегоданими (менше 10%) та при значній варіативності параметрів досліджуваних цифрових зображень. У першому розділі проведено огляд сучасних моделей, методів та підходів до приховання повідомлень в мультимедійних даних, зокрема цифрових зображеннях (ЦЗ), а також методів виявлення сформованих стеганограм. Особлива увага приділена новітнім методам як вбудовування стегоданих до зображень-контейнерів (ЗК), так і виявлення стеганограм із застосуванням методів статистичного, спектрального та структурного аналізу, а також штучних нейронних мереж. Встановлено, що особлива увага при розробці сучасних стеганографічних методів приділяється мінімізації змін статистичних, спектральних та структурних параметрів ЗК при формуванні стеганограм. За результатами порівняльного аналізу точності виявлення стеганограм, сформованих згідно новітніх адаптивних стеганографічних методів (АСМ), при використанні стегодетекторів (СД) на основі потужних статистичних моделей maxSRM, DCTR та PSRM встановлено, що висока (більше 90%) імовірність виявлення прихованих повідомлень досягається лише у випадку середнього ( > 10%) ступеня заповнення ЗК стегоданими. При цьому збільшення точності роботи СД в області слабкого ( < 10%) ступеня заповнення ЗК потребує суттєвого ускладнення процедури попередньої обробки ЦЗ (а саме збільшення кількості використовуваних філрів високих частот), що унеможливлює швидку адаптацію налаштованих стегодетекторів для виявлення нових типів стеганографічних методів (СМ). Застосування СД на основі штучних нейронних мереж (ШНМ) дозволяє подолати виявлене обмеження статистичних стегодетекторів, проте лише у випадку обробки пакетів ЦЗ, статистичні характеристики котрих несуттєво відрізняються від відповідних характеристик вихідної (навчальної) вибірки зображень. Також, дані СД потребують використання прикладів стеганограм при проведенні налаштування ШНМ для забезпечення високої (більше 95%) точності виявлення стеганограм. Це унеможливлює використання даних СД у випадку виявлення апріорно невідомих стеганографічних методів. Результати першого розділу дозволили обґрунтувати необхідність розробки нової концепції побудови стегодетекторів для проведення «сліпого» стегоаналізу ЦЗ, що здатні забезпечити надійне виявлення стеганограм в умовах відсутності апріорних даних щодо використаних АСМ. Досягнення поставленої мети потребує визначення факторів, що мають найбільший вплив на точність роботи існуючих СД, експериментальної оцінки межі вірогідності виявлення стеганограм в залежності від наявних апріорних даних щодо використаного СМ та статистичних параметрів досліджуваних зображень, розробки методів, що дозволяють забезпечити точність роботи СД, яка є близькою до отриманих оцінок межі вірогідності виявлення стеганограм навіть в умовах відсутності апріорних даних щодо використаного стеганографічного методу. Другий розділ присвячено дослідженню межі вірогідності виявлення стеганограм в залежності від наявних апріорних даних щодо СМ та статистичних параметрів досліджуваних ЦЗ, та розробці методів, що дозволяють наблизити точність роботи СД до встановленої межі незалежно від типу використаного стеганографічного методу. Для подолання виявлених обмежень сучасних підходів до побудови СД в роботі запропоновано інтегральну модель оцінки точності роботи стегодетектору. Дана модель заснована на представленні значення помилки класифікації стеганограм як результату композиції впливів функцій, що відповідають: попередній обробці досліджуваних зображень з метою виявлення слабких змін ЗК, обумовлених прихованням повідомлень, визначення статистичних, спектральних та структурних параметрів оброблюваних ЦЗ та віднесення (класифікації) досліджуваного зображення до класів ЗК або стеганограм за результатами обробки обчислених параметрів зображення. В роботі запропоновано оцінку приросту «інформації» щодо використаного СМ при проведенні стегоаналізу на основі аналізу характеристик кластеру векторів, що відповідають статистичним параметрам стеганограм, які відрізняються лише значенням яскравості окремого пікселю. За результатами дослідження залежності значень помилки виявлення стеганогарм при варіації типу методу класифікації параметрів оброблюваних ЦЗ встановлено, що суттєвий вплив на точність роботи СД має взаємне положення кластерів векторів і , які відповідають статистичним параметрам зображень-контейнерів та відповідним їм стеганограмам. Запропоновано використовувати методи оцінки відстані між імовірнісними розподілами та , що відповідають нормованим гістограмам розподілу значень яскравості пікселів ЗК та сформованої стеганограми, а саме відстані Хеллінгера , Бхаттачарайя , -квадрат та спектр відстаней Реньї для забезпечення високої точності оцінки взаємного положення кластерів і для довільної статистичної моделі оброблюваних зображень. За результатами порівняльного аналізу точності оцінки відстані між кластерами та при використанні АСМ виявлено, що застосування відстані Хеллінгера дозволяє суттєво (до двох разів) підвищити точність оцінювання відмінностей між розподілами значень яскравості пікселів ЗК та стеганограм у порівнянні іншими підходами, зокрема використанням відстані Кульбака-Лейблера . В дисертаційній роботі показано, що оптимальними методами попередньої обробки досліджуваних ЦЗ за критерієм мінімізації значення помилки класифікації стеганограм в умовах обмеженості апріорних даних щодо особливостей використаного СМ є методи для відновлення (реконструкції) вихідного виду ЗК за наявними (зашумленими) зображеннями, а також методи , спрямовані на вилучення спотворень ЗК, обумовлених прихованням повідомлень. Методи, що відносяться до першої групи дозволяють проводити реконструкцію вихідного виду ЗК навіть в умовах відсутності апріорних даних щодо використаного СМ, що становить інтерес для розробки методів деструкції стеганограм, які характеризуються мінімальними змінами статистичних параметрів ЦЗ та дозволяють маскувати факт втручання в канал зв’язку. Практичне застосування методів є обмеженим з огляду на необхідність формування стеганограм на основі оброблюваного ЦЗ, що є неможливим у випадку обмеженості апріорних даних щодо використаного СМ. Проте дані методи можуть становити інтерес для порушення роботи стеганографічних каналів зв’язку за рахунок формування та передачі хибних (підроблених) стеганограм. За результатами проведених автором досліджень отримано експериментальні оцінки досяжної точності роботи СД при використанні запропонованого методу для новітніх стеганографічних методів HUGO, S-UNIWARD, MG та MiPOD на зображеннях зі стандартних пакетів ALASKA (80,000 зображень), VISION (11,700 зображень) та MIRFlickr (близько 1 мільйона зображень). Показано, що застосування запропонованих методів та векторів векторів дозволяє суттєво (на 20%) зменшити значення навіть у найбільш складному випадку слабкого (менше 10%) ступеня заповнення ЗК стегоданими. Вагомою перевагою використання векторів при налаштуванні СД є слабка залежність отримуваних значень від значення параметру , що дозволяє суттєво підвищити точність роботи СД навіть у найбільш складному випадку слабкого заповнення ЗК стегоданими ( < 10%). Для наближення точності роботи методів стегоаналізу ЦЗ до отриманих оцінок меж точності виявлення стеганограм запропоновано математичний апарат синтезу структури та параметричної оптимізації СД, що заснований на декомпозиції багатовимірних сигналів на основі спеціальних систем функцій (ССФ). В роботі запропоновано метод формування ССФ, що дозволяє формувати системи функцій розкладу ЦЗ в залежності від наявних даних щодо параметрів ЗК та стеганограм, а також з врахуванням варіативності статистичних та спектральних параметрів досліджуваних ЦЗ, що становить особливий інтерес для побудови високоточних стегодетекторів. Результати експериментальних досліджень точності виявлення стеганограм, сформованих згідно стеганографічних методів HUGO, S-UNIWARD, MG та MiPOD, при обробці ЦЗ з використання запропонованого методу формування ССФ підтвердили ефективність даного підходу. Зокрема, зменшення значень ( 40%) досягається як в області сильного ( > 20%), так і слабкого ( < 10%) ступеня заповнення ЗК стегоданими, що є одним з найбільш складних випадків при проведенні стегоаналізу ЦЗ. Запропоноване об’єднання методів попередньої обробки та методів визначення статистичних, спектральних та структурних параметрів оброблюваного зображення дозволило отримати попередньо неочевидні результати щодо синтезу оптимальних СД за критерієм мінімізації значення помилки класифікації . Показано, що використання запропонованого підходу до розробки СД дозволяє наблизити точність виявлення стеганограм до встановлених меж досяжної точності роботи СД навіть для новітніх стеганографічних методів MG та MiPOD. При цьому забезпечуються нові властивості кластерів та , а саме максимізація відстані між ними в процесі обробки ЦЗ, що суттєво знижує вимоги щодо модуля класифікатора зображень при збереженні високої точності виявлення стеганограм. Зважаючи на високу точність роботи стегодетекторів, заснованих на використанні запропонованого методу, у випадку виявлення стеганограм, сформованих згідно відомих СМ, подальший інтерес становить дослідження точності даних СД у найбільш складних випадках стегоаналізу, а саме виявлення апріорно невідомих стеганографічних методів при обробці нових пакетів ЦЗ. У третьому розділі проведено порівняльний аналіз точності роботи новітніх стегодетекторів, а також запропонованого методу синтезу СД в найбільш складних випадках складних випадках проведення стегоаналізу ЦЗ, а саме відсутності апріорних даних щодо особливостей використаного СМ та при високій варіативності значень статистичних, спектральних та структурних параметрів оброблюваних. На основі запропонованого методу синтезу високоточних СД розроблено та реалізовано програмний комплекс для проведення стегоаналізу ЦЗ. Зважаючи на відсутність необхідності використання апріорних даних щодо використаного СМ при застосуванні запропонованого методу синатуз СД, для розробленого комплексу запропонована назва BlindSteg. За результатами експериментального дослідження точності виявлення стеганограм при використанні запропонованого комплексу Blind-Steg підтверджена його висока ефективність навіть у найбільш складних випадках проведення стегоаналізу, а саме виявлення стеганограм, сформованих згідно апріорно невідомих АСМ (досягнуто зменшення помилки класифікації стеганограм до чотирьої разів у порівнянні з сучасними СД) при забезпеченні малої тривалості обробки ЦЗ з використанням запропонованого методу (до трьох секунд на зображення). Висока точність реконструкції ЗК при використанні розробленого комплексу Blind-Steg створює потенціал для суттєвого підвищення якості деструкції стеганограм та використання даного комплексу для дослідження новітніх задач в галузі стегоаналізу ЦЗ, зокрема вилучення та підміни прихованих повідомлень. Четвертий розділ присвячено огляду перспектив використання запропонованого комплексу Blind-Steg для вирішення задач надійної деструкції даних, а також визначення шляхів вирішення задачі екстракції стегоданих. Показано, що запропонований метод попередньої обробки ЦЗ шляхом декомпозиції зображення із застосуванням ССФ дає можливість до 12 разів (з 89.65% до 7.12%) зменшити кількість пікселів, використаних для приховання стегобітів, значення яскравості котрих не були змінені в процесі деструкції стеганограм, навіть у найбільш складному випадку слабкого заповнення ЗК стегоданими. Це дозволяє забезпечити надійну деструкцію стеганограм при суттєвому зниженні (до шести разів) змін статистичних, спектральних та структурних параметрів оброблюваних стеганограм у порівнянні з сучасними методами деструкції. Отримані результати підтверджують перспективність використання розробленого комплексу Blind-Steg для забезпечення ефективної протидії роботі стеганографічних каналів передачі ІзОД при маскуванні власне факту проведення деструкції від приймальної сторони стеганографічної системи. Висока точність визначення положення пікселів, використаних для приховання стегобітів, становить інтерес для використання запропонованого методу для вилучення або підміни бітів стегоданих без необхідності деструкції стеганограм. Встановлено, що запропонований метод попередньої обробки ЦЗ дозволяє до чотирьох разів підвищити точність локалізації пікселів, використаних для приховання окремих стегобітів у порівнянні з випадком застосування мережі SR-Net. Висока точність визначення пікселів зберігається навіть у найбільш складному випадку слабкого заповнення ЗК стегоданими ( = 5%). Таким чином, запропоновані методи реконструкції вихідного виду ЗК за наявними (зашумленими) даними, реалізовані в комплексі Blind-Steg, дозволяють відкрити шляхи для вирішення найбільш складних задач стегоаналізу ЦЗ, а саме вилучення та підміни вбудованих повідомлень без необхідності проведення деструкції стеганограм. Забезпечення високої точності визначення позицій пікселів, використаних для приховання стегобітів (більше 60% навіть у випадку слабкого заповнення ЗК стегоданими), підтверджує перспективність застосування запропонованого підходу для роботи з новітніми стеганографічними методами. | |
| dc.description.abstractother | Progonov D.O. Structural synthesis and parametric optimization of methods for constructing stegodetectors for digital images. – Qualifying scientific work, manuscript. Thesis for a doctoral degree in technical sciences on the specialty 05.13.21 "Information protection systems". – National Technical University of Ukraine "Ihor Sikorskyi Kyiv Polytechnic Institute" of the Ministry of Education and Culture of Ukraine, Kyiv, 2024. The dissertation is devoted to solving the topical scientific and applied problem of developing high-precision methods for stego images detecting, capable of working reliably in the absence of a priori data regarding the features of the used steganographic (embedding) methods, a small degree of cover image payload with stego data (less than 10%) and significant variability of the parameters of the processed digital images. In the first chapter, an overview of modern models, methods and approaches to hiding messages in multimedia data, in particular digital images (DI), as well as methods for detecting formed stego images is provided. Particular attention is paid to the newest methods of message embedding into cover images (CI), detection of stego images using methods of statistical, spectral, and structural analysis, as well as artificial neural networks (ANNs). It has been established that special attention in the development of modern steganographic methods is paid to the minimization of changes in statistical, spectral and structural parameters of CI during the formation of stego images. According to the results of a comparative analysis of the accuracy of detection of stego images formed according to the novel adaptive embedding methods (AEM), when using stegdetectors (SD) based on statistical models maxSRM, DCTR and PSRM, it was established that a high (more than 90%) probability of detecting hidden messages is achieved only in in the case of an average ( > 10%) payload of CI with stego data. At the same time, increasing the accuracy of the SD in the case of a weak ( < 10%) cover image payload requires a significant improvement of the DI pre-processing procedure (namely, an increase the number of high-pass filters used), which makes it impossible to quickly adapt customized stegdetectors to detect new types of embedding methods (EM). The use of SD based on ANNs allows to overcome the mentioned limitation of statistical stegdetectors, but only in the case of processing DI, the statistical characteristics of which do not significantly differ from the corresponding characte-ristics of the images used during training of neural networks. Also, such SD requires the use of examples of stego images when setting up ANNs to ensure high (more than 95%) accuracy of stego images detection. This makes it impossible to use SD data in case of detection of a priori unknown steganographic methods. The results of the first section justified the need to develop a new concept of stegdetectors design for conducting "blind" steganalysis, capable of ensuring reliable detection of stego images in the absence of a priori data on the used AEM. Achieving this goal requires determining the factors that have the greatest influence on the accuracy of the existing SD, experimental assessment of the limit of probability of detecting stego images depending on the available a priori data on the used EM and statistical parameters of processed images, development of methods that allow to ensure the accuracy of the SD, which is close to the obtained estimates of the limit even in the absence of a priori data regarding the used steganographic method. The second chapter is devoted to the investigationof the limit of the probability of stego images detection depending on the available a priori data on the EM and the statistical parameters of the investigated images, and the development of methods that allow to bring the accuracy of the SD operation closer to the established limit, regard-less of the type of used EM. In order to overcome the identified limitations of modern approaches to the design of the SD, an integral model for estimating the accuracy of the stegdetector is proposed. The model is based on the presentation of the value of the classification error of stego images as a composition of the effects of the following functions: pre-processing of the investigated images in order to detect weak changes in the CI due to the message hiding, determination of statistical, spectral and structural parameters of the processed digital images and further classification of them to classes of cover or stego images. The thesis proposes an assessment of the increase in "information" regarding the used EM based on the analysis of the characteristics of a cluster of vectors corresponding to the statistical parameters of stego images, which differ only in the brightness value of a single pixel. According to the results of investigation the dependence of the values of classification error by variation of the type of used classifier of processed images, it was established that key influence on stegdetector performance has the mutual position of the clusters of vectors and , which correspond to the statistical parameters of cover and stego images. It is proposed to use methods for estimating the distance between the probability distributions and corresponding to the normalized histograms of the distribution of the brightness values of the cover and stego images, namely Hellinger distances , Bhattacharya , -squared and the spectrum of Renyi distances to ensure high accuracy in estimating the relative position of clusters and for an arbitrary statistical model of processed images. According to the results of a comparative analysis of the accuracy of distance estimation between clusters and when using AFM, it was found that the use of the Hellinger distance allows significantly (up to two times) increasing the accuracy of estimating the differences between the distributions of the pixels brightness values for cover and stego images in comparison with other approaches, in particular using the Kullback-Leibler distance . In the dissertation, it is shown that the optimal methods of preprocessing of the processed images according to the criterion of minimizing the value of the classification error of steganograms under limited a priori data regarding the features of used EM are the methods for restoring (reconstructing) the original form CI based on available (noisy) images, as well as methods aimed at removing cover iamges distortions caused by hiding messages. The methods belonging to the first group make it possible to estimate the initial view of CI even in the absence of a priori data on used EM, which is of interest for the development of novel methods of destruction of stego iamges. These methods are characterized by minimal changes in the statistical parameters of DI and allow to mask the fact of interference in the communication channel. The practical application of the methods is limited due to the need to form a stego image based on the processed CI, which is impossible in the case of limited a priori data about used EM. However, these methods can be of interest for disrupting the operation of steganographic communication channels due to the formation and transmission of false (fake) stego images. According to the results of performance evaluation, experimental estimates of the achievable accuracy of the SD were obtained when using the proposed method for the advanced steganographic methods HUGO, S-UNIWARD, MG and MiPOD on images from the standard packages ALASKA (80,000 images), VISION (11,700 images) and MIRFlickr (about 1 million images). It is shown that the application of the proposed methods and vectors allows to significantly (up to 20%) reduce the value of even in the most challenging case of a weak (less than 10%) cover image payload. A significant advantage of using vectors during adjusting the SD parameters is the weak dependence of the obtained values on cover image payload , which allows to significantly increase the SD accuracy even in the most difficult case of low payload of CI ( < 10%). In order to approximate the SD accuracy to the estimated limits of stego images detection, a mathematical apparatus for the synthesis of the structure and parametric optimization of the SD is proposed. The proposed solution is based on decomposition of multidimensional signals based on special systems of functions (SSF). The thesis proposes a method of forming the SSF, which allows to form systems of functions depending on the available data about parameters of cover and stego images, as well as taking into account the variability of the statistical and spectral parameters of DIs, which is of particular interest for the construction of high-precision SD. The results of experimental studies of the accuracy of stego images detection, formed according to the HUGO, S-UNIWARD, MG and MiPOD embedding methods, during the images processing using the proposed method of SSF forming, confirmed the effectiveness of this approach. In particular, the reduction of value ( 40%) is achieved both in the region of high ( > 20%) and low ( < 10%) cover image payload, which is one of the most difficult cases of DI steganalysis. The proposed fusion of preprocessing methods and methods of determi-ning statistical, spectral and structural parameters of the processed image made it possible to obtain previously non-obvious results regarding the synthesis of optimal SDs according to the criterion of minimizing the value of the classification error . It is shown that the use of the proposed approach to the design of SD allows to bring the accuracy of stego images detection much closer to the established limits of the achievable accuracy even for the novel steganographic methods MG and MiPOD. At the same time, new properties of the and clusters are provided, namely, the maximization of the distance between them, which significantly reduces the require-ments for the image classifier module while maintaining the high accuracy of stego images detection. Taking into account the high accuracy of stegdetectors based on the proposed method, further interest is in the study of the accuracy of SD in the most challenging cases of detection of a priori unknown steganographic methods when processing new packets of digital images. In the third chapter, a comparative analysis of the accuracy of the novel steg-detectors, as well as the proposed method of SD synthesis in the most difficult cases of digial images steganalysis, namely the absence of a priori data on the features of the used EM and high variability of the values of statistical, spectral and structural parameters of the processed images, is carried out. On the basis of the proposed method of synthesis of high-precision SDs, a soft-ware suite for performing digital image steganalysis was developed and implemented. Considering the lack of need to use a priori data regarding the used EM when applying the proposed method of SD synthesis, the name Blind-Steg is proposed for the developed software suite. The results of an experimental study of the accuracy of stego images detection by using of proposed Blind-Steg suite confirmed its efficiency even in the most difficult cases of steganalysis, namely, the revealing of a priori unknown AEM (a reduction of the detection error up to four times was achieved in comparison with modern SD), while ensuring a short duration of processing of the image with usage of proposed preprocessing method (up to three seconds per image). The high accuracy of CI reconstruction when using the developed Blind-Steg suite creates the potential for significantly improving the quality of stego images destruction and using the software suite to research the advanced tasks in the field of steganalysis, in particular, the extraction and replacement of hidden messages. The fourth chapter is devoted to the review of the perspectives of using the proposed Blind-Steg suite to solve the problems of reliable destruction of stego data, as well as the determination of ways to solve the problem of messages extraction. It is shown that the proposed method of DI preprocessing by image decomposi-tion using SSF makes it possible to reduce the number of pixels used for hiding stegobits up to 12 times (from 89.65% to 7.12%), even in the most in the difficult case of low cover image payload ( < 10%). This allows for reliable destruction of stego images with a significant reduction (up to six times) of changes in statistical, spectral and structural parameters compared to modern destruction methods. The obtained results confirm the perspective of using the developed Blind-Steg suite to provide effecttive countermeasures to the hidden transmission of sensitive information while masking the actual fact of destruction from the receiving side of the steganographic system. The high accuracy of determining the position of pixels used to hide stegobits is of special interest for using the proposed Blind-Steg suite for extracting or replacing stegodata without the need to destroy a stego images. It was established that the proposed method of DI preprocessing allows to increase the accuracy of localization of pixels used to hide individual stegobits by up to four times compared to the case of using the novel SR-Net network. The high accuracy of pixel determination is preserved even in the most difficult case of low cover image payload ( = 5%). Thus, the proposed methods of reconstruction of the original form of a cover images based on the available (noisy) data, implemented in the Blind-Steg software suite, allow us to open up ways to solve the most difficult tasks of digital images steg-analysis, namely the extraction and replacement of embedded messages. Ensuring high accuracy in determining the positions of pixels used to hide stegobits (more than 60% even in the case of low cover image payload) confirms the promising application of the proposed approach for working with the advanced steganographic methods. | |
| dc.format.extent | 434 с. | |
| dc.identifier.citation | Прогонов, Д. О. Структурний синтез і параметрична оптимізація методів побудови стегодетекторів для цифрових зображень : дис. … д-ра техн. наук : 05.13.21 – Системи захисту інформації / Прогонов Дмитро Олександрович. – Київ, 2024. – 434 с. | |
| dc.identifier.uri | https://ela.kpi.ua/handle/123456789/70295 | |
| dc.language.iso | uk | |
| dc.publisher | КПІ ім. Ігоря Сікорського | |
| dc.publisher.place | Київ | |
| dc.subject | кібербезпека | |
| dc.subject | захист каналів зв’язку | |
| dc.subject | схеми шифрування та приховання повідомлень | |
| dc.subject | стегоаналіз | |
| dc.subject | адаптивні стеганографічні методи | |
| dc.subject | спеціальні системи функцій | |
| dc.subject | виявлення та деструкція стеганограм | |
| dc.subject | методи заміни стегоданих | |
| dc.subject | cyber security | |
| dc.subject | protection of communication channels | |
| dc.subject | schemes for encryption and hiding of messages | |
| dc.subject | stegoanalysis | |
| dc.subject | adaptive steganographic methods | |
| dc.subject | special systems of functions | |
| dc.subject | detection and destruction of stego imagaes | |
| dc.subject | methods of replacing embedded data | |
| dc.subject.udc | 004.[056.5+932.2] | |
| dc.title | Структурний синтез і параметрична оптимізація методів побудови стегодетекторів для цифрових зображень | |
| dc.type | Thesis Doctoral |
Файли
Контейнер файлів
1 - 1 з 1
Вантажиться...
- Назва:
- Progonov_dys.pdf
- Розмір:
- 23.38 MB
- Формат:
- Adobe Portable Document Format
Ліцензійна угода
1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
- Назва:
- license.txt
- Розмір:
- 8.98 KB
- Формат:
- Item-specific license agreed upon to submission
- Опис: