<link rel="stylesheet" href="styles.f3b1fba60ec7970c.css">

Удосконалення алгоритму приховування даних у просторову область із застосуванням зваженої векторної фільтрації та сингулярного спектрального аналізу

Альтернативна назва

Enhancement of a Spatial Domain Data Hiding Algorithm Using Weighted Vector Filtering and Singular Spectrum Analysis

Анотація

The current state of information technology development necessitates the implementation of highly effective methods and tools to ensure the integrity and confidentiality of digital data. Today, alongside with the traditional cryptographic methods of information protection, steganographic approaches are gaining particular importance, as their main advantage lies in the ability to conceal not only the content of the data but also the very fact of its transmission. Among steganographic methods, the most widely used are techniques for embedding data in the spatial domain of raster images, which is explained by their relative ease of implementation and low computational complexity. At the same time, spatial steganographic methods are vulnerable to various distortions such as filtering, noise attacks, compression, or other image processing operations, which can reduce the robustness of hidden information and increase the risk of data loss. This highlights the need to improve existing methods to enhance their reliability and resilience against malicious impacts. In this regard, the present work proposes a modified steganographic algorithm for information hiding in the spatial domain using Weighted Median Filtering (WMF) and Two-Dimensional Singular Spectrum Analysis (2DSSA). This approach allows effective extraction of structural components of the image and improves the robustness of embedded data without significantly degrading the visual quality of the cover image. Furthermore, the proposed method has been extended by incorporating algorithms aimed at reducing the effects of noise (Gaussian, Salt & Pepper) and enhancing robustness against JPEG compression. To assess the quality of the embedded information, PSNR and SSIM metrics were applied, enabling quantitative comparison of the efficiency of different steganographic approaches, including methods based on Discrete Cosine Transform (DCT) and Least Significant Bit (LSB) substitution. Additionally, an adaptive watermark embedding mechanism has been implemented, which further enhances the reliability of hidden data preservation under real-world conditions.
Сучасний стан розвитку інформаційних технологій вимагає впровадження високоефективних методів та засобів для забезпечення цілісності та конфіденційності цифрових даних. На сьогодні, разом з традиційними криптографічними методами захисту інформації особливого значення набувають стеганографічні підходи, основна перевага яких зумовлена здатністю приховувати не лише зміст даних, а й сам факт їхньої передачі. Серед стеганографічних методів найпоширенішими є методи вбудовування даних у просторову область растрових зображень, що пояснюється їхньою відносною простотою реалізації та низькою обчислювальною складністю. Разом з тим просторові стеганографічні методи є вразливими до різноманітних спотворень, таких як фільтрація, шумові атаки, ущільнення або інші операції обробки зображень, що призводить до зниження стійкості прихованої інформації та можливості її втрати. Це зумовлює необхідність удосконалення наявних методів з метою підвищення їхньої надійності та стійкості до зловмисних впливів. У зв`язку з цим, у роботі запропоновано модифікований стеганографічний алгоритм приховування інформації у просторову область із застосуванням зваженої фільтрації (Weighted Median Filter, WVF) та двовимірного сингулярного спектрального аналізу (2D-SSA), що дозволить ефективно виділити структурні компоненти зображення, підвищити стійкість вбудованих даних без суттєвого погіршення візуальної якості контейнерного зображення. До того ж запропонований метод розширено шляхом впровадження алгоритмів, спрямованих на зменшення впливу зашумлення (Gaussian, Salt & Pepper) та підвищення стійкості до ущільнення з використанням формату JPEG. Для оцінювання якості вбудованої інформації застосовано метрики PSNR і SSIM, які забезпечують можливість кількісного порівняння ефективності різних стеганографічних підходів, зокрема методів, що ґрунтуються на дискретному косинусному перетворенні (DCT) та заміні найменш значущих бітів (LSB). Додатково реалізовано механізм адаптивного вбудовування водяних знаків, що сприяє підвищенню надійності збереження прихованих даних в умовах реальних впливів.

Опис

Мова

Посилання на публікацію

Серія, номер

ISBN

ББК

Інші ідентифікатори

Пов’язані матеріали

Спонсорська підтримка

Правовласник

Бібліографічний опис

Яремчук Ю. Є., Салієва О. В., Катаєв В. С., Бондаренко І. О., Галицький А. В. Удосконалення алгоритму приховування даних у просторову область із застосуванням зваженої векторної фільтрації та сингулярного спектрального аналізу // Вісник Вінницького політехнічного інституту. 2025. № 6. С. 149–157. DOI: https://doi.org/10.31649/1997-9266-2025-183-6-149-157.

Схвалення

Рецензія

Доповнено

Цитується в

Список використаної літератури (7)

  1. Ю. І. Журавель, і Л. З. Мичуда, «Методи підвищення непомітності та стійкості стеганоповідомлень із застосування фрактальних розмірностей,» Сучасний захист інформації, № 1, с. 74-81, 2025. https://doi.org/10.31673/2409-7292.2025.011576 .
  2. R. Shmueli, et al., “A novel technique for image steganography based on maximum energy seam,” Multimed Tools and Applications 83, no. 28, pp. 70907-70920, 2024. https://doi.org/10.1007/s11042-024-18476-6 .
  3. F. Li, Z. Yu, and C. Qin, “GAN-based spatial image steganography with cross feedback mechanism,” Signal Processing, no. 190, pp. 108341, 2022. https://doi.org/10.1016/j.sigpro.2021.108341 .
  4. B. Pan, et al., “Novel hidden bit location method towards JPEG steganography,” Security and Communication Networks, vol. 2022, no. 1, pp. 8230263, 2022. https://doi.org/10.1155/2022/8230263 .
  5. D. Raghuvanshi, et al., “Advancing image steganography: PRISMA-ScR based analysis of spatial domain techniques,” Multimedia Tools and Applications, рр. 1-35, 2025. https://doi.org/10.1007/s11042-025-21040-5 .
  6. P. Milosav, M. Milosavljevic, and Z. Banjac, “Steganographic method in selected areas of the stego-carrier in the spatial domain,” Symmetry, vol. 15, no. 5, pp. 1015, 2023. https://doi.org/10.3390/sym15051015.
  7. A. M. Alhomoud, “Image steganography in spatial domain: Current status, techniques, and trends,” Intell. Autom. Soft. Comput., vol. 27, no. 1, pp. 2213-2224, 2021. https://doi.org/10.32604/iasc.2021.014773 .