Предметом исследования является построение стеганографических систем с использованием автокодировщиков. Целью выступает проведение исследования в области применения авто-кодировщиков на основе нейронных сетей для построения стеганографической модели передачи информации. В ходе изучения различных методов стеганографии и видов архитектур нейронных сетей, наиболее подходящих для построения стеганографических систем, были решены следующие задачи: 1. Изучены современные методы стеганографии. 2. Изучены современные модели нейронных сетей и выбрана подходящую. 3. Составлена и реализована стеганографическая модель передачи сообщения. 4. Оценены полученные результаты. В результате выполнения работы была произведена классификация основных методов стеганографии и выбрана подходящая архитектура нейронной сети. В практической части была построена стеганографическая модель передачи секретной информации. Модель основана на автокодировщиках, архитектуру которых составляют сверточные нейронные сети. В качестве контейнера с информацией использовалось изображение в формате RGB, а в роли скрытого сообщения – голосовая аудиодорожка. Реализация основана на пакетах TensorFlow, Librosa. Также произведено оценивание результатов с точки зрения визуального и звукового контроля, подтверждена стойкость разработанной системы средству стегоанализа. Реализованная система может использоваться для обмена информацией через открытые ресурсы – будут отсутствовать факты наличия важной информации, таким образом, обмен изображениями не привлечет большого внимания, но параллельно произойдет и обмен голосовыми сообщениями.

The subject of this research is the con-struction of steganographic systems using autoencoders. The aim is to do research in the field of using autoencoders based on neural networks to build a steganographic model of information transmission. During the studying of various methods of steganography and types of neural network architectures that are most suitable for building steganographic systems, the following tasks were solved: 1. Were studied modern methods of steganography. 2. Were studied modern models of neural networks and selected the appropriate one. 3. Created and implemented a steganographic model of message transmission. 4. Evaluated the results obtained. As a result of the work, the classification of the main methods of steganog-raphy was made and a suitable neural network architecture was selected. In the practical part a steganographic model of the secret information transmission was built. The model is based on the autoencoders, which architecture is made up of convolutional neural networks. An image in RGB format was used as a container with information and a voice audio track was used as a hidden message. The implementation was based on the tools of TensorFlow, Librosa. The results were also evaluated from the point of view of visual and sound control and the stability of the developed system to the stegoanalysis tool was confirmed. The implemented system can be used to exchange information through open resources – there will be no facts of the presence of important information, thus, the exchange of images will not at-tract much attention, but at the same time the exchange of voice messages will take place.