Оцінка ефективності генеративної стеганографії в латентному просторі у порівнянні з класичними методами вбудовування даних
Вантажиться...
Файли
Дата
Науковий керівник
Редактор
Інші учасники
Відповідальний
ORCID
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
DOI
Альтернативна назва
Анотація
У роботі проведено порівняльний аналіз традиційних методів приховування інформації в цифрових зображеннях (LSB, DCT, DWT) та генеративних підходів на основі латентного простору. Розглянуто проблему вразливості класичних методів до сучасних систем нейромережевого стегоаналізу. Визначено поняття латентного простору та описано механізми функціонування генеративної стеганографії на базі дифузійних моделей. На основі аналізу літературних джерел показано, що методи з використанням латентного простору забезпечують вищу стеганографічну ємність, кращу візуальну якість, підвищену стійкість до канальних спотворень та більшу безпеку щодо машинного виявлення порівняно з традиційними підходами.
The paper presents a comparative analysis of traditional information hiding methods in digital images (LSB, DCT,
The paper presents a comparative analysis of traditional information hiding methods in digital images (LSB, DCT,
Опис
УДК
Тип документа
Мова
ISSN
Посилання на публікацію
Серія, номер
ISBN
ББК
Інші ідентифікатори
Пов’язані матеріали
Спонсорська підтримка
Правовласник
Бібліографічний опис
Котелянець Є., Карпінець В. В. Оцінка ефективності генеративної стеганографії в латентному просторі у порівнянні з класичними методами вбудовування даних // 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/29806.
Схвалення
Рецензія
Доповнено
Цитується в
Список використаної літератури (8)
- High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models URL: https://arxiv.org/abs/2112.10752 (дата звернення: 01.04.2026)
- LDStega: Practical and Robust Generative Image Steganography based on Latent Diffusion Mo URL: https://www.researchgate.net/publication/385306369_LDStega_Practical_and_Robust_Generative_Image_St eganography_based_on_Latent_Diffusion_Models (дата звернення: 01.04.2026)
- Deep Learning-Based Image Steganography with Latent Space Embedding and Smart Decoder Selection URL: https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC12731544/ (дата звернення: 01.04.2026)
- Double-Flow-Based Steganography Without Embedding for Image-to-Image Hiding URL: https://www.mdpi.com/2079-9292/14/21/4270 (дата звернення: 02.04.2026)
- Denoising Diffusion Implicit Models URL: https://arxiv.org/abs/2010.02502 (дата звернення: 03.04.2026)
- StyleGAN2-Stego: Secure Coverless Image Steganography via Latent Space Encoding URL: https://eastpublication.com/index.php/ejcs/article/view/188 (дата звернення: 03.04.2026)
- Comparison Between DCT and DWT Steganography Algorithms. URL: https://www.ijaist.com/wp- content/uploads/2018/08/ComparisonBetweenDCTandDWTSteganographyAlgorithms.pdf (дата звернення: 05.04.2026)
- A Comprehensive Survey of Digital Image Steganography and Steganalysis URL: https://www.emerald.com/atsip/article/13/1/1/1331386/A-Comprehensive-Survey-of-Digital-Image (дата звернення: 05.04.2026)