Підвищення стійкості стеганографічних систем до зловмисних атак

Abstract

This paper investigates the urgent problem of increasing the robustness of steganographic systems against attacks and distortions. A new approach to stegocontainer generation is proposed, based on the use of diffusion probabilistic models (Diffusion Models). Unlike methods based on generative adversarial networks (GANs) [1], the proposed approach provides higher quality, greater diversity of generated data, and, most importantly, enhanced robustness of the embedded message to attacks such as lossy compression, noise addition, and filtering.

У роботі досліджено актуальну проблему підвищення стійкості стеганографічних систем до атак та спотворень. Запропоновано новий підхід до генерації стегоконтейнерів, що базується на використанні дифузійних імовірнісних моделей (Diffusion Models). На відміну від методів, що базуються на генеративнозмагальних мережах (GAN), запропонований підхід забезпечує вищу якість, різноманітність генерованих даних та, що найважливіше, підвищену стійкість вбудованого повідомлення до таких атак, як стиснення з втратами, додавання шуму та фільтрація.