| dc.contributor.author | Марчук, М. Б. | uk |
| dc.contributor.author | Лукічов, В.В. | uk |
| dc.contributor.author | Marchuk, M. | en |
| dc.contributor.author | Luckichov, V. | en |
| dc.date.accessioned | 2026-06-26T10:26:54Z | |
| dc.date.available | 2026-06-26T10:26:54Z | |
| dc.date.issued | 2026 | |
| dc.identifier.citation | Марчук М. Б., Лукічов В. В. Аналіз атак на стеганографічні алгоритми та цифрові водяні знаки // Матеріали Міжнародної науково-практичної інтернет-конференції «Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2026)», м. Вінниця, 22-26 червня 2026 р. Електрон. текст. дані. 2026. URI:https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/mn/mn2026/paper/view/30204. | uk |
| dc.identifier.uri | https://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/51986 | |
| dc.description.abstract | The paper systematizes and analyzes the main classes of attacks on steganographic algorithms and digital
watermarking systems. Steganalysis methods are reviewed — from statistical approaches to neural-network detectors —
as well as the classification of watermarking attacks into removal, geometric, cryptographic, and protocol categories.
Special attention is paid to modern threats associated with the use of generative artificial intelligence for removing
watermarks from generated images. | en |
| dc.description.abstract | У роботі систематизовано та проаналізовано основні класи атак на стеганографічні алгоритми та
системи цифрових водяних знаків (watermarking). Розглянуто методи стеганоаналізу — від статистичних
підходів до нейромережевих детекторів, а також класифікацію атак на водяні знаки за категоріями видалення,
геометричних, криптографічних і протокольних атак. Окрему увагу приділено сучасним загрозам, пов’язаним із
застосуванням генеративного штучного інтелекту для видалення водяних знаків із згенерованих зображень. | uk |
| dc.language.iso | uk_UA | uk_UA |
| dc.publisher | ВНТУ | uk |
| dc.relation.ispartof | Матеріали Міжнародної науково-практичної інтернет-конференції «Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2026)», м. Вінниця, 22-26 червня 2026 р. | uk |
| dc.relation.uri | https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/mn/mn2026/paper/view/30204 | |
| dc.subject | цифрові водяні знаки | uk |
| dc.subject | стеганографія | uk |
| dc.subject | приховування інформації | uk |
| dc.subject | стегоаналіз | uk |
| dc.subject | захист інформації | uk |
| dc.subject | digital watermarking | en |
| dc.subject | steganography | en |
| dc.subject | concealment of information | en |
| dc.subject | steganalysis | en |
| dc.subject | information security | en |
| dc.title | Аналіз атак на стеганографічні алгоритми та цифрові водяні знаки | uk |
| dc.type | Thesis | |
| dc.identifier.udc | 004.8 | |
| dc.relation.references | Westfeld A., Pfitzmann A. Attacks on Steganographic Systems: Breaking the Steganographic Utilities EzStego, Jsteg,
Steganos, and S-Tools — and Some Lessons Learned // Information Hiding. Lecture Notes in Computer Science, vol. 1768.
Berlin, Heidelberg : Springer, 2000. P. 61–76. | en |
| dc.relation.references | Li B., He J., Huang J., Shi Y. Q. A Survey on Image Steganography and Steganalysis // Journal of Information Hiding and
Multimedia Signal Processing. 2011. Vol. 2, No. 2. P. 142–172. Режим доступу:
https://bit.kuas.edu.tw/~jihmsp/2011/vol2/JIH-MSP-2011-03-005.pdf | en |
| dc.relation.references | Image steganography techniques for resisting statistical steganalysis attacks: A systematic literature review [Електронний
ресурс] // PLOS ONE. 2024. Режим доступу: https://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0308807 | en |
| dc.relation.references | Sensitivity of deep learning applied to spatial image steganalysis [Електронний ресурс] // PeerJ Computer Science. 2021.
Режим доступу: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC8444093/ | en |
| dc.relation.references | Deep learning for steganalysis: evaluating model robustness against image transformations [Електронний ресурс] //
Frontiers in Artificial Intelligence. 2025. Режим доступу: https://www.frontiersin.org/journals/artificialintelligence/articles/10.3389/frai.2025.1532895/full | en |
| dc.relation.references | A Comprehensive Review on Digital Image Watermarking [Електронний ресурс]. arXiv:2207.06909. 2022. Режим
доступу: https://arxiv.org/abs/2207.06909 | en |
| dc.relation.references | Zhao X., Zhang K., Su Z. et al. Invisible Image Watermarks Are Provably Removable Using Generative AI // Advances in
Neural Information Processing Systems (NeurIPS). 2024. Режим доступу: https://arxiv.org/abs/2306.01953 | en |
| dc.relation.references | Zhang H., Edelman B. L., Francati D. et al. Watermarks in the Sand: Impossibility of Strong Watermarking for Generative
Models // International Conference on Machine Learning (ICML). 2024. Режим доступу: https://arxiv.org/abs/2311.04378 | en |
| dc.relation.references | Secure and Robust Watermarking for AI-generated Images: A Comprehensive Survey [Електронний ресурс].
arXiv:2510.02384. 2025. Режим доступу: https://arxiv.org/abs/2510.02384 | en |