 |
 |
№ 6 ноябрь-декабрь 2006 г.
Тема номера:
СОЦИАЛЬНАЯ ИНЖЕНЕРИЯ
|
|
КОМПЬЮТЕРНАЯ СТЕГАНОГРАФИЯ
КАК ИНСТРУМЕНТ АНАЛИЗА И ОБРАБОТКИ ИЗОБРАЖЕНИЙ
НА ОСНОВЕ НЕСТАНДАРТНЫХ МЕТОДОВ МАТЕМАТИЧЕСКОЙ СТАТИСТИКИ
Л. С. Раткин, к. т. н. |
|
  |
В статье кратко рассматриваются проблемы анализа и обработки изображений и методы их решения с использованием нетрадиционного аппарата математической статистики.
Летом 2006 года в издательстве «Омега-Л» в свет вышла книга профессора Е. Г. Перепелицына «Нестандартные методы математической статистики и их приложение к технической диагностике и анализу изображений». Порядка трехсот страниц этой монографии посвящены описанию в доступной форме основных положений нетрадиционных методов математической статистики (ММС) и различных аспектов их применения для решения широкого класса задач, в частности для стеганографической защиты данных.
Следует отметить, что среди задач, способствующих разработке эффективных принципов уплотнения графических файлов, в работе отдельно рассматривается не только синтез процедуры однозначной декомпозиции целочисленного носителя информации на «существенную» и «шумовую» составляющие, но и приведение переменной, используемой для описания дополнительных данных, к виду, обеспечивающему однозначное кодирование ее значений, а также формализация правил преобразования векторных переменных, осуществляющих уплотнение контейнера существенной составляющей сообщения. Повышение стойкости загруженных контейнеров к стеганографическому анализу иллюстрируется на примере разработки алгоритма уплотнения незагруженного файла скрытым изображением и создания процедуры синтезирования вектора переменных параметров с достаточной мощностью области выборочных значений, не оказывающих влияния на зрительное восприятие закрытых и открытых разуплотненных изображений.
Не остались без упоминания и способы подавления демаскирующих признаков скрытого уплотнения графических файлов, в числе которых – переход от скалярного представления одноцветных переменных при загрузке контейнера к векторной интерпретации существенной и псевдошумовой компонент с введением «начальных фаз» для квантующих сеток и формулирование ограничений на совместную выборочную область допускаемых значений векторных одноцветных переменных для группы смежных пикселей (ГСП).
Развитием изложенных методов могут служить процедуры скрытого совместного уплотнения ГСП в графических файлах, при которых после последовательного разбиения соседних пар строк растра на элементарные подмножества производится их объединение в нумеруемые блоки постоянной длины, переставляемые при передаче, что предполагает структурирование сжимаемой информации. В работе также достаточно широко представлены перспективы применения компьютерной стеганографии, в частности для обеспечения конфиденциальности данных в корпоративных сетях, и систематизировано изложены общие принципы организации процедур скрытого отображения информации в цифровых описаниях изображений.
В числе ММС в работе рассмотрены такие инструменты, как метод принятия решений в статистических задачах распознавания при большом числе классов, определение доверительной границы области минимального объема образов объектов отдельного класса, выбор рационального пространства признаков для принятия частных решений, непараметрическое оценивание плотностей, используемых в качестве описаний классов, локальная регуляризация дискретных равномерных распределений и локальное оценивание многомерных функций плотности по выборкам ограниченного объема, метод минимизации риска принятия решений при распознавании объектов в условиях существенной неопределенности исходных данных при фиксированном наборе признаков и дискретные оценивания плотностей одномерных и многомерных распределений аппроксимирующими функциями «простого» и «сложного» типов. В свою очередь, ММС могут быть использованы для успешного решения таких задач, как локально-несмещенная фильтрация шумов, преобразование цифровых изображений в целях повышения эффективности зрительного восприятия объектовой обстановки, адаптация размеров апертуры локально-несмещенного фильтра по временной составляющей видеоизображений, фильтрация и контрастирование изображений и построение алгоритмов их эффективного преобразования, также алгоритм «улучшения» изображения на основе анализа локального распределения значений яркости в окрестности каждого пискеля и их пересчета для использования неограниченного диапазона возможных значений.
Изложенные в работе принципы и методы могут быть использованы для создания интегрированных систем защиты данных нового поколения, применяемых для минимизации рисков от информационных угроз различных классов на промышленных предприятиях и в финансовых структурах. В частности, на основе авторских разработок возможно построение комбинированных крипто-стеганографических алгоритмов, эффективно функционирующих в условиях разноформатности файлов-контейнеров.
В чем основные отличия данной книги от всех остальных работ? Прежде всего, особенностью научного исследования является тот факт, что автор предпринял нестандартный подход к решению ряда задач в сфере компьютерной стеганографии посредством применения методов математической статистики, изначально ориентированных для использования в технической диагностике и системах распознавания. Адаптация математического аппарата к получению научно обоснованных результатов в новой проблемной области наглядно проиллюстрировала нетрадиционность методов как следствие нестандартности мышления современного ученого-исследователя.
< ... >
| |
 |
Полную версию статьи смотрите на страницах журнала «Защита информации. Инсайд» |
Обращайтесь!!!
e-mail: magazine@inside-zi.ru
тел.: +7 (921) 958-25-50, +7 (911) 921-68-24
Предыдущая статья СОДЕРЖАНИЕ НОМЕРА Следующая статья
|
