https://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/423 Mon, 06 Apr 2026 21:19:22 GMT 2026-04-06T21:19:22Z https://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/51078 The survey on watermarking methods for proactive defense against deepfake Mykhailo, M.; Vitalii, L.; Марчук, М. Б.; Лукічов, В. В. З розвитком генеративних моделей контент, створений за допомогою deepfakeтехнологій, стає все складніше відрізнити від реальності і разом з цим пасивні методи визначення згенерованого контенту стають все більш неефективними. Зловмисне використання засобів для генерації контенту надає зловмисникам можливості для соціальної інженерії, дезінформаційних кампанії та шахрайства. В зв’язку з цим виникає необхідність в новому класі інструментів, заснованих на попередньому маркуванні автентичного контенту, щоб захистити його від використання у deepfake-контенті або дезінформаційних кампаній. У цьому дослідженні ми проводимо комплексний аналіз рішень для водяних знаків (вотермаркінг) з метою проактивного захисту від deepfake. Ми ідентифікували основні рішення для вотермаркінгу, що стійкі до deepfake, які представлені в науковій літературі та створили таксономію для них. Також ми визначили основні метрики та датасети для тренування моделей вотермаркінгу на базі глибинного машинного навчання для проактивного захисту від deepfake. Ми провели кількісний та якісний аналіз існуючих рішень, їх методів, метрик та застосувань. В кінці ми проаналізували існуючі проблеми та виклика в даній сфері. Даний огляд може слугувати основою для майбутніх досліджень та впровадження політики для генеративного ШІ.; As generative models advance, deepfake content is becoming indistinguishable from reality and passive forensic detection methods are becoming increasingly ineffective. The misuse of generative tools provide for adversaries opportunities for social engineering, disinformation campaigns and fraud. This requires a new class of forensics tools based on the preemptive marking of authentic content in order to defend it from being used for deepfake media generation or disinformation campaigns. In this survey we provide a comprehensive analysis of watermarking solutions for the purpose of proactive defense from deepfake. We identified most of the existing deepfake watermarking solutions in literature and provided taxonomy for them. Also we identified core metrics and datasets for training deep learning models for proactive defense watermarking. We make quantitative and qualitative comparisons of existing solutions, their methods, metrics and purposes. In the end we provide a summary of open problems and challenges in the field. This survey lays a foundation for future development of proactive deepfake defense methods and policies for generative AI compliance. Thu, 01 Jan 2026 00:00:00 GMT https://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/51078 2026-01-01T00:00:00Z https://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/51037 Огляд штучних нейронних мереж в контексті створення Deepfake Марчук, М. Б.; Лукічов, В. В.; Marchuk, M.; Lukichov, V. The article examines modern approaches to the creation and use of Deepfake technology in the context of information attacks. The main methods of forming audiovisual content using artificial intelligence tools are analyzed. A classification of typical image and video manipulation techniques is presented, and common approaches to their implementation are characterized. The paper focuses on the growing risks associated with the use of Deepfake to spread disinformation, undermine trust in digital content, and interfere with personal identity. The author emphasizes the relevance of further development of ef ective means of detecting fakes and improving methods of protection against such threats.; У статті розглянуто сучасні підходи до створення та використання технології Deepfake у контексті інформаційних атак. Проаналізовано основні методи формування аудіовізуального контенту з використанням інструментів штучного інтелекту. Наведено класифікацію типових технік маніпуляції зображенням та відео, а також охарактеризовано поширені підходи до їх реалізації. В роботі акцентовано увагу на зростаючих ризиках, пов’язаних із використанням Deepfake для поширення дезінформації, підриву довіри до цифрового контенту та втручання в особисту ідентичність. Підкреслено актуальність подальшого розвитку ефективних засобів виявлення підробок і удосконалення методів захисту від подібного роду загроз. Thu, 01 Jan 2026 00:00:00 GMT https://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/51037 2026-01-01T00:00:00Z https://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/51036 Моделювання каскадного поширення кіберзагроз у взаємозалежних інформаційних системах енергетичної інфраструктури Буняк, В. М.; Лукічов, В. В.; Buniak, V.; Lukichov, V. The paper proposes a graph-based model for cascading cyber threat propagation in interdependent information systems of energy infrastructure, including automated metering systems with smart meters. The failure propagation mechanism between subsystems is formalized using probabilistic link characteristics and aggregated risk. It is shown that accounting for cascading effects significantly increases systemic risk estimates compared to isolated component analysis. The application of a countermeasure effectiveness criterion for ranking protective measures considering cascading scenarios is proposed.; У роботі запропоновано графову модель каскадного поширення кіберзагроз у взаємозалежних інформаційних системах об’єктів енергетичної інфраструктури, зокрема в системах автоматизованого обліку з розумними лічильниками. Формалізовано механізм передачі збоїв між підсистемами на основі ймовірнісних характеристик зв’язків та агрегованого ризику. Показано, що врахування каскадних ефектів суттєво підвищує оцінку системного ризику порівняно з ізольованим аналізом окремих компонентів. Запропоновано застосування критерію ефективності контрзаходів для ранжування захисних заходів з урахуванням каскадних сценаріїв. Thu, 01 Jan 2026 00:00:00 GMT https://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/51036 2026-01-01T00:00:00Z https://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/51035 Засіб двосторонньої автентифікації користувачів Булін, Д. О.; Лукічов, В. В.; Bulin, D.; Lukichov, V. The paper considers an approach to implementing a mutual authentication mechanism in client-server applications using cryptographic methods. A mutual verification algorithm based on symmetric encryption and random number generation is proposed. This approach reduces the risks of man-in-the-middle attacks, replay attacks, and unauthorized access to information resources.; У роботі розглянуто підхід до реалізації засобу двосторонньої автентифікації користувачів у клієнтсерверних застосунках із використанням сучасних криптографічних методів. Запропоновано алгоритм взаємної перевірки автентичності клієнта та сервера на основі симетричного шифрування та генерації випадкових значень. Такий підхід дозволяє знизити ризик атак типу «людина посередині», повторного використання облікових даних та несанкціонованого доступу до інформаційних ресурсів. Thu, 01 Jan 2026 00:00:00 GMT https://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/51035 2026-01-01T00:00:00Z