В работе рассматривается проблема защиты материалов фотовидеофиксации в интеллектуальных транспортных сетях, уязвимых к несанкционированному изменению и подделке. Несанкционированное изменение материалов может привести к серьезным последствиям, заключающимся в подрыве доверия к государственным службам, угрозе личной и общественной безопасности. Целью исследования является разработка параметрического метода скремблирования изображений на основе преобразования Арнольда, преодолевающего ограничения классического подхода и повышающего устойчивость систем к криптоанализу. Исследование проводилось в Волгоградском государственном техническом университете в 2024–2025 гг. с использованием математического моделирования преобразования Арнольда и его параметрической модификации. Показано, что введение дополнительных параметров существенно расширяет пространство ключей и устраняет предсказуемость преобразования, обеспечивая эффективное разрушение корреляционных связей между пикселями, что позволяет повысить устойчивость к современным видам атак, включая статистический анализ и атаки грубой силы. Предложенный метод сохраняет обратимость и низкую вычислительную сложность, что позволяет интегрировать его в многоуровневые системы защиты. Параметрическая модификация преобразования Арнольда повышает эффективность защиты графической информации в системах фотовидеофиксации и может быть использована совместно с другими криптографическими средствами для создания комплексных решений в интеллектуальных транспортных сетях.
This paper examines the problem of protecting photo and video recording materials in intelligent transport networks, which are vulnerable to unauthorized modification and forgery. Unauthorized modification of materials can have serious consequences, including undermining trust in government services and threatening personal and public safety. The aim of the study is to develop a parametric image scrambling method based on the Arnold transform that overcomes the limitations of the classical approach and increases the system’s resistance to cryptanalysis. The study was conducted at Volgograd State Technical University in 2024–2025 using mathematical modeling of the Arnold transform and its parametric modification. It is shown that the introduction of additional parameters significantly expands the key space and eliminates the predictability of the transformation, ensuring effective destruction of correlations between pixels, thereby increasing resistance to modern attacks, including statistical analysis and brute-force attacks. The proposed method maintains reversibility and low computational complexity, allowing for its integration into multi-level security systems. A parametric modification of the Arnold transform increases the efficiency of protecting graphic information in photo and video recording systems and can be used in conjunction with other cryptographic tools to create comprehensive solutions in intelligent transport networks.
1. Галенко Л.А., Николаева Р.В. Интеллектуальные транспортные системы – решение транспортных проблем // Техника и технология транспорта. 2017. № 3 (4). С. 12. URL: http://transport-kgasu.ru/files/N4-12ITS317.pdf (дата обращения: 02.08.2025). EDN: ZIDZOT.
2. Gopalakrishnan M., Elangovan U. Secure Data Transmission in VANETs Using Efficient Key-Management Techniques // Intelligent Communication Technologies and Virtual Mobile Networks (ICICV 2019). Cham: Springer. 2019. P. 494–503. DOI: 10.1007/978-3-030-28364-3_50.
3. Майоров В.И., Дымберов А.Д., Молчанов П.В. Правовые проблемы применения специальных технических средств автоматической фотовидеофиксации нарушений правил дорожного движения // Юридическая наука и правоохранительная практика. 2016. № 3 (37). С. 69–77. URL: http://naukatipk.ru/images/2016/3/mayorov_dymberov_molchanov.pdf (дата обращения: 02.08.2025). EDN: XBIBSX.
4. Земцов А.Н., Садек С. Защита графической информации в системе управления городским движением от неправомерного использования // Инженерный вестник Дона. 2023. № 12 (108). С. 207–216. URL: http://www.ivdon.ru/ru/magazine/archive/n12y2023/8887 (дата обращения: 02.08.2025). EDN: OFZAOA.
5. Meddeb N., Meddeb M.A., Ben Ayed M.A. Secure and Efficient Video Transmission in VANET // International Journal of Communication Networks and Information Security. 2021. Vol. 13 (1). DOI: 10.17762/ijcnis.v13i1.4888.
6. Rahim A., Khan Z.S., Muhaya F.T.B., Sher M., Kim T.H. Sensor-Based Framework for Secure Multimedia Communication in VANET // Sensors. 2010. Vol. 10 (11). P. 10146–10166. DOI: 10.3390/s101110146.
7. Alghamdi Y., Munir A. Image Encryption Algorithms: A Survey of Design and Evaluation Metrics // Journal of Cybersecurity and Privacy. 2024. Vol. 4 (1). P. 126–152. DOI: 10.3390/jcp4010007.
8. Hosny K.M., Zaki M.A., Lashin N.A., Fouda M.M., Hamza H.M. Multimedia Security Using Encryption: A Survey // IEEE Access. 11. P. 63027–63056. DOI: 10.1109/ACCESS.2023.3287858.
9. Xu S., Chen X., He Y., Cao Y., Gao S. VMT: Lightweight blockchain-based secure video transmission in VANET // Advances in Information and Communication. Cham: Springer. 2022. P. 244–257. DOI: 10.1007/978-3-031-19208-1_21.
10. Alaya B., Sellami L. Multilayer Video Encoding for QoS Managing of Video Streaming in VANET Environment // ACM Transactions on Multimedia Computing, Communications, and Applications. 2022. Vol. 18 (3). P. 1–19. DOI: 10.1145/3491433.
11. Антоненко А.С. Оценка параметров QoS для бесперебойной работы IPTV // T-Comm: Телекоммуникации и транспорт. 2020. № 14 (10). С. 33–38. DOI: 10.36724/2072-8735-2020-14-10-33-38.
12. Okpok M., Kihei B. Challenges and Opportunities for Multimedia Transmission in Vehicular Ad Hoc Networks: A Comprehensive Review // Electronics. 2023. Vol. 12 (20). P. 4310. DOI: 10.3390/electronics12204310.
13. Shifa A., Asghar M.N., Batool N., Fleury M. Efficient Lightweight Encryption Algorithm for Smart Video Applications // 2018 International Conference on Frontiers of Information Technology (FIT). 2019. DOI: 10.1109/FIT.2018.00032.
14. Nayak M.K., Dash D.K., Swain P.K., Sahu A. Video Encryption Using Optimization Lightweight Algorithm for Secure Internet of Things // ICDAI 2023. 2023. P. 331–341. DOI: 10.1007/978-981-99-3878-0_28.
15. Chun M., Weber S., Tewari H. A Lightweight Encryption Scheme for IoT Devices in the Fog // Proceedings of the Future Technologies Conference (FTC) 2022. 2023. P. 147–161. DOI: 10.1007/978-3-031-18458-1_11.
16. Naz I., Illahi R., Shahzadi N., Ahmad H.G.U. Lightweight Encryption Model for IoT Security and Privacy Protection // Advances. 2024. Vol. 5 (3). P. 84–92. DOI: 10.11648/j.advances.20240503.13.
17. Shah R.A., Asghar M.N., Abdullah S., Fleury M., Gohar N. Effectiveness of Crypto-Transcoding for H.264/AVC and HEVC Video Bit-streams // Multimedia Tools and Applications. 2019. Vol. 15. P. 21455–21484. DOI: 10.1007/s11042-019-7451-5.
18. Khan M., Dagenborg H., Johansen D. Performance Evaluation of Lightweight Stream Ciphers for Real-Time Video Feed Encryption on ARM Processor // Future Internet. 2024. Vol. 16 (8). P. 261. DOI: 10.3390/fi16080261.
19. Бахрушина Г.И., Пархоменко И.С. Скремблирование изображения с помощью преобразования Арнольда и преобразования Фибоначчи // Ученые заметки ТОГУ. 2019. № 10 (4). С. 124–131.; URL: https://togudv.ru/ejournal/pub/articles/2566/ (дата обращения: 02.08.2025). EDN: ZCPAGA.
20. Земцов А.Н., Цыбанов В.Ю. Скремблирование цифровых изображений // Инженерный вестник Дона. 2020. № 6 (66). URL: http://ivdon.ru/ru/magazine/archive/N6y2020/6503 (дата обращения: 02.10.2025). EDN: NXFFOI.
21. Земцов А.Н. Методы цифровой стеганографии для защиты авторских прав: монография. Saarbrucken: LAP Lambert. 2012. 148 с. EDN: JXFEXL. ISBN 9783659105630.
22. Soualmi A. A New Blind Medical Image Watermarking Based on Weber Descriptors and Arnold Chaotic Map // Arabian Journal for Science and Engineering. 2018. Vol. 43 (12). P. 7893–7905. DOI: 10.1007/s13369-018-3246-7.
23. Sehra K., Raut S., Mishra A. Robust and Secure Digital Image Watermarking Technique Using Arnold Transform and Memristive Chaotic Oscillators // IEEE Access. 2021. Vol. 9. P. 72465–72483. DOI: 10.1109/access.2021.3079319.