Details

Целью данной работы является исследование возможностей применения нейронных сетей для выделения скрытых водяных знаков в изображениях, а также разработка и тестирование модели, способной эффективно решать эту задачу Работа основана на базе теоретических исследований и анализе уже существующих исследований по использованию методов глубокого обучения для обнаружения скрытых водяных знаков. Рассмотрены основные методы стеганографии и стеганоанализа изображений а также проведён их анализ. Были проанализированы основные алгоритмы стеганоанализа с использованием сверточных нейронных сетей: ReST–Net, XuNet, SIaStegNet На основании проведенного анализа видно, что нейросетевые подходы к обнаружению скрытых водяных знаков довольно эффективны. Результаты показывают, что алгоритмы на основе свёртчоных нейронных сетей можно применять к решению проблемы с выделением скрытого водяного знака.

The purpose of this work is to explore the possibilities of using neural networks to extract hidden watermarks in images, as well as to develop and test a model capable of effectively solving this task. The research is based on theoretical studies and an analysis of existing research on the use of deep learning methods for detecting hidden watermarks. The main methods of steganography and steganalysis of images are considered, and their analysis is conducted. The key steganalysis algorithms using convolutional neural networks–ReST–Net, XuNet, and SiaStegNet – were analyzed. Based on the conducted analysis, it is evident that neural network approaches to detecting hidden watermarks are quite effective. The results demonstrate that algorithms based on convolutional neural networks can be applied to solve the problem of extracting hidden watermarks.

• ВВЕДЕНИЕ
• ГЛАВА 1. ТЕОРИТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ ЦИФРОВЫХ ЗНАКОВ И МЕТОДЫ СТЕГАНОГРАФИИ
  • 1.1. Проблематика выделения скрытых водяных знаков
  • 1.2. Свойства цифровых водяных знаков
  • 1.3. Основные принципы стеганографии
    • 1.3.1. Методы стеганографии
• ГЛАВА 2. МЕТОДЫ СТЕГАНОАНАЛИЗА
• ГЛАВА 3. АЛГОРИТМЫ СТЕГАНОГРАФИИ И СТЕГАНОАНАЛИЗА
  • 3.1. Алгоритмы кодирования и декодирования LSB
    • 3.1.1. Анализ алгоритма кодирования и декодирования LSB
    • 3.1.2. Реализация LSB
  • 3.2. Алгоритмы стеганоанализа с использованием глубокого обучения
    • 3.2.1. Алгоритм SiaStegNet
    • 3.2.2 Сравнение с другими популярными методами
• ЗАКЛЮЧЕНИЕ
• СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ