Про один метод стеганографічного аналізу контейнерів-зображень
Завантаження...
Дата
Автори
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України
Анотація
Наведено аналіз стеганографічного методу заміни найменш значущого біту. Розглянуто і досліджено метод
стеганоаналізу «Sample pairs analysis», який дозволяє оцінити відносну довжину повідомлення в випадку
застосування алгоритму розподіленого вкраплення інформації в контейнер-зображення. Проведено
тестування даного методу.
Проанализирован стеганографический метод замены наименее значимого бита. Рассмотрен и исследован метод стеганографического анализа «Sample pairs analysis», который позволяет оценить относительную длину сообщения в случае применения алгоритма распределенного внедрения информации в контейнер- изображение. Проведено тестирование данного метода.
Steganographic method of replacing the least significant bits is analyzed. A method of steganalysis «Sample pairs analysis», which allows to estimate the relative length of the message, in the case of a random algorithm of information embedding in a cover image is considered and investigated. Testing of this method has been carried out.
Проанализирован стеганографический метод замены наименее значимого бита. Рассмотрен и исследован метод стеганографического анализа «Sample pairs analysis», который позволяет оценить относительную длину сообщения в случае применения алгоритма распределенного внедрения информации в контейнер- изображение. Проведено тестирование данного метода.
Steganographic method of replacing the least significant bits is analyzed. A method of steganalysis «Sample pairs analysis», which allows to estimate the relative length of the message, in the case of a random algorithm of information embedding in a cover image is considered and investigated. Testing of this method has been carried out.
Опис
Теми
Нейронные сети и нейросетевые технологии. Информационная безопасность ИС
Цитування
Про один метод стеганографічного аналізу контейнерів-зображень / І.В. Швідченко // Искусственный интеллект. — 2013. — № 3. — С. 554–563. — Бібліогр.: 9 назв. — укр.