| dc.contributor.author | Платонова, О. С. | uk |
| dc.contributor.author | Лукічов, В. В. | uk |
| dc.contributor.author | Platonova, O. | en |
| dc.contributor.author | Lukichov, V. | en |
| dc.date.accessioned | 2026-03-30T07:48:36Z | |
| dc.date.available | 2026-03-30T07:48:36Z | |
| dc.date.issued | 2026 | |
| dc.identifier.citation | Платонова О. С., Лукічов В. В. Засіб стеганографічного захисту інформації на основі оцінки візуального маскування // Матеріали LV Всеукраїнської науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 24-27 березня 2026 р. Електрон. текст. дані. 2026. URI: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fitki/all-fitki-2026/paper/view/28045. | uk |
| dc.identifier.uri | https://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/51031 | |
| dc.description.abstract | In modern conditions of digitalization, ensuring the confidentiality of data transmission in open communication
channels is critically important. Traditional steganography methods often create statistical anomalies that are easily
detected by modern neural network analyzers, which endangers information security. To solve this problem, a
steganographic information security technology based on the assessment of visual masking and minimization of
statistical distortions is proposed. The system allows for the automatic identification of texture areas within the cover
image where data embedding is least noticeable to both the human eye and software detectors. The implementation
of the proposed approach will increase the stealth of communication and ensure the security of transmitted messages
through the adaptive selection of embedding parameters. | en |
| dc.description.abstract | У сучасних умовах цифровізації критично важливим є забезпечення конфіденційності передачі даних у
відкритих каналах зв'язку. Традиційні методи стеганографії часто створюють статистичні аномалії, які
легко виявляються сучасними нейромережевими аналізаторами, що ставить під загрозу безпеку інформації.
Для розв’язання цієї задачі запропоновано інформаційну технологію стеганографічного захисту на основі
оцінки візуального маскування та мінімізації статистичних спотворень. Система дозволяє автоматично
виявляти текстурні області зображення-контейнера, де вбудовування даних є найменш помітним для
людського ока та програмних детекторів. Впровадження запропонованого підходу дозволить підвищити
прихованість зв'язку та забезпечити цілісність переданих повідомлень завдяки адаптивному вибору
параметрів вбудовування. | uk |
| dc.language.iso | uk_UA | uk_UA |
| dc.publisher | ВНТУ | uk |
| dc.relation.ispartof | Матеріали LV Всеукраїнської науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 24-27 березня 2026 р. | uk |
| dc.relation.uri | https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fitki/all-fitki-2026/paper/view/28045 | |
| dc.subject | стеганографія | uk |
| dc.subject | адаптивне вбудовування | uk |
| dc.subject | візуальне маскування | uk |
| dc.subject | статистичні аномалії | uk |
| dc.subject | стеганоаналіз | en |
| dc.subject | steganography | en |
| dc.subject | adaptive embedding | en |
| dc.subject | visual masking | en |
| dc.subject | statistical anomalies | en |
| dc.subject | JPEG | en |
| dc.subject | steganalysis | en |
| dc.title | Засіб стеганографічного захисту інформації на основі оцінки візуального маскування | uk |
| dc.type | Thesis | |
| dc.identifier.udc | 004.056.5 | |
| dc.relation.references | Filler T., Judas J., Fridrich J. Minimizing embedding impact in steganography using trellis-coded quantization. Proc.
SPIE. 2010 | en |
| dc.relation.references | General scheme of the Adaptive Steganography by Oracle (ASO) [Електронний ресурс]/ResearchGate. – 2014. –
Режим доступу до ресурсу: https://www.researchgate.net/figure/General-scheme-of-the-Adaptive-Steganography-byOracle-ASO_fig1_261491484. | en |
| dc.relation.references | Deep Residual Network for Steganalysis of Digital Images (SRNet) [Електронний ресурс]. – Режим доступу:
https://www.scribd.com/document/669196111/Deep-Residual-Network-for-Steganalysis-of-Digital-Images | en |
| dc.relation.references | Xu-Net: Convolutional Neural Networks for Steganalysis [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://dnb.info/1217184333/34. | en |