Кодирование графической информации с целью обеспечения правомерного использования при визуализации, обработке изображений и многомодальном взаимодействии в социокиберфизических системах очень важно. Методы, основанные на квантовании информации, сегодня широко используются в существующих системах компьютерной графики в составе подсистемы обеспечения информационной безопасности из-за низкой вычислительной сложности и возможности работы в слепом режиме. Выделение требуемых для выполнения встраивания цифрового водяного знака областей на изображении может осуществляться путем анализа и обработки массива яркостной компоненты, для чего в предлагаемом алгоритме структуры графической информации в исходном цветовом пространстве преобразуются в пространство YCbCr. Устойчивость к геометрическим атакам остается одной из самых сложных и актуальных задач в исследованиях защиты графической информации. С целью повышения робастности предлагается использовать преимущества встраивания в частотную область вместе с квантованием индекса модуляции. Результаты экспериментов были проанализированы с использованием типовых показателей оценки эффективности работы алгоритма встраивания стегосообщения на наборе эталонных изображений. На основе проведенного анализа результатов экспериментов обоснована эффективность предлагаемого алгоритма защиты от неправомерного использования структур данных графической информации на основе модуляции индекса квантования.
The coding of graphical information to ensure legitimate use in visualization, image processing and multi-modal interaction in socio-cyber-physical systems plays an important role. Methods based on information quantization are widely used today in existing computer graphics systems as part of the information security subsystem due to low computational complexity and the ability to work in blind mode. The selection of areas required for embedding a digital watermark on an image can be carried out by analyzing and processing an array of brightness components, for which, in the proposed algorithm, the structures of graphic information in the original color space are converted to the YCbCr space. Resistance to geometric attacks remains one of the most complex and urgent problems in the study of the protection of graphic information. In order to improve robustness, it is proposed to take advantage of frequency domain embedding along with modulation index quantization. The results of the experiments were analyzed using typical indicators for evaluating the effectiveness of the stego message embedding algorithm on a set of reference images. Based on the analysis of the experimental results, the effectiveness of the proposed algorithm for protecting against misuse of data structures of graphic information based on the modulation of the quantization index is substantiated.
1. Коржик В.И., Красов А.В. Цифровая стеганография: учебник. М.: ООО «КноРус». 2023. 324 с.
2. Земцов А.Н. Методы цифровой стеганографии для защиты авторских прав: монография. Saarbrucken: LAP Lambert, 2012. 148 с.
3. Красов А.В., Гельфанд А.М., Коржик В.И., Котенко И.В., Петрив Р.Б., Сахаров Д.В., Ушаков И.А., Шариков П.И., Юркин Д.В. Построение доверенной вычислительной среды: монография. СПб.: ИП Петрив Роман Богданович, 2019. 108 с.
4. Земцов А.Н. Робастный метод стеганографической защиты звуковых данных // Известия Волгоградского государственного технического университета. 2011. № 11 (84). С. 138–140.
5. Бабенко Л.К., Шумилин А.С., Алексеев Д.М. Алгоритм обеспечения безопасности конфиденциальных данных медицинской информационной системы хранения и обработки результатов обследований // Известия ЮФУ. Технические науки. 2020. № 5 (215). С. 6–16.
6. Земцов А.Н. Стеганографические алгоритмы в электронном обучении // Информационные технологии. Радиоэлектроника. Телекоммуникации. 2012. № 2–2. С. 112–118.
7. Wang H., Su Q. A color image watermarking method combined QR decomposition and spatial domain // Multimedia Tools and Applications. 2022. Vol. 81. P. 37895–37916.
8. Земцов А.Н., Чан Зунг Хань. Защита графической информации от неправомерного использования маркированием в пространственной области // Современные наукоемкие технологии. 2022. № 12–2. С. 211–216.
9. Gupta S., Saluja K., Solanki V., Kaur K., Singla P., Shahid M. Efficient methods for digital image watermarking and information embedding. Measurement: Sensors. 2022. Vol. 24. DOI: 10.1016/j.measen.2022.100520.
10. Wang Y., Luo Y., Wang Z., Pan H. A Hidden DCT-Based Invisible Watermarking Method for Low-Cost Hardware Implementations // Electronics. 2021. Vol. 10, Is. 12. DOI: 10.3390/electronics10121465.
11. Annadurai C., Nelson I., Devi K.N., Manikandan R., Gandomi A.H. Image Watermarking Based Data Hiding by Discrete Wavelet Transform Quantization Model with Convolutional Generative Adversarial Architectures // Applied Sciences. 2023. Vol. 13, Is. 2. DOI: 10.3390/app13020804.
12. Cedillo-Hernandez M., Cedillo-Hernandez A., Garcia-Ugalde F.J. Improving DFT-Based Image Watermarking Using Particle Swarm Optimization Algorithm // Mathematics. 2021. Vol. 9, Is. 15. DOI: 10.3390/math9151795.
13. Шемякина Ю.А., Жуковский А.Е., Коноваленко И.А., Николаев Д.П. Алгоритм автоматического кадрирования цифровых изображений при проективном преобразовании // Труды Института системного анализа Российской академии наук. 2018. Т. 68, № S1. С. 142–149.
14. Земцов А.Н. Сравнительный анализ эффективности методов сжатия изображений на основе дискретного косинусного преобразования и фрактального кодирования // Прикладная информатика. 2011. № 4. С. 90–104.
15. Chen B., Wornell G.W. Quantization index modulation: A class of provably good methods for digital watermarking and information embedding // IEEE Trans. Inf. Theory. 2001. Vol. 47. P. 1423–1443.
16. Yu X., Wang C., Zhou X. A Survey on Robust Video Watermarking Algorithms for Copyright Protection // Applied Sciences. 2018. Vol. 8, Is. 10. DOI: 10.3390/app8101891.
17. Wu Z., Li R., Yin P., Li C. Steganalysis of Quantization Index Modulation Steganography in G.723.1 Codec // Future Internet. 2020. Vol. 12, Is. 1. DOI: 10.3390/fi12010017.
18. Земцов А.Н. Сравнительный анализ эффективности методов сжатия изображений на основе дискретного косинусного преобразования и фрактального кодирования // Прикладная информатика. 2011. № 5. С. 77–84.
19. He J., Xu X., Wang D., Guo T. Image Highlight Elimination Method Based on the Combination of YCbCr Spatial Conversion and Pixel Filling // Advances in Intelligent Systems and Computing. 2021. Vol. 1303. P. 1303–1309.
20. Panwar P., Dhall S., Gupta S. A multilevel secure information communication model for healthcare systems // Multimedia Tools and Applications. 2021. Vol. 80. P. 8039–8062.