Аналіз атак на стеганографічні алгоритми та цифрові водяні знаки
Вантажиться...
Файли
Дата
Автори
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
DOI
Анотація
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.
Опис
Ключові слова
УДК
Тип документа
Мова
ISSN
Бібліографічний опис
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.
Схвалення
Рецензія
Доповнено
Цитується в
Список використаної літератури (9)
- 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.
- 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
- 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
- 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/
- 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
- A Comprehensive Review on Digital Image Watermarking [Електронний ресурс]. arXiv:2207.06909. 2022. Режим доступу: https://arxiv.org/abs/2207.06909
- 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
- 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
- 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