Прогонов, Дмитро Олександрович2024-10-312024-10-312024Прогонов, 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.https://ela.kpi.ua/handle/123456789/70295Прогонов 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.434 с.ukкібербезпеказахист каналів зв’язкусхеми шифрування та приховання повідомленьстегоаналізадаптивні стеганографічні методиспеціальні системи функційвиявлення та деструкція стеганограмметоди заміни стегоданихcyber securityprotection of communication channelsschemes for encryption and hiding of messagesstegoanalysisadaptive steganographic methodsspecial systems of functionsdetection and destruction of stego imagaesmethods of replacing embedded dataThesis Doctoral004.[056.5+932.2]