Автор:Н.Е. Губенко, А. В. Калугин
Источник: Современные информационные технологии в образовании и научных исследованиях (СИТОНИ-2023): сб. материалов VIII Всерос. науч.-техн. конф., г. Донецк, 29 нояб. 2023 г. / отв. ред. В.Н. Павлыш. – Донецк: ДонНТУ, 2023. – 242-248 с.
Данная научно-исследовательская статья посвящена разработке нового алгоритма внедрения водяных знаков на основе преобразований младших битов пикселей изображений. В отличие от традиционных методов, предлагаемый алгоритм использует биты, выбранные по специальной формуле, что повышает устойчивость внедренных данных и минимизирует визуальные искажения. В статье проведено сравнение с традиционным методом LSB (Least SignЕслиicant Bit), а также обсуждается необходимость и преимущества разработки нового алгоритма.
Внедрение водяных знаков, LSB преобразования, младшие биты, устойчивость данных, алгоритм, визуальные искажения.
В современном мире защита цифровой информации является одной из важнейших задач. Одним из методов обеспечения безопасности данных является внедрение водяных знаков.
Традиционный метод LSB преобразований использует изменение младших битов пикселей. Однако данный подход может быть подвержен атакам и не обеспечивает достаточной устойчивости внедренных данных.
В данной статье предлагается новый алгоритм, который изменяет не только младшие биты, но и биты, выбранные с использованием специальной формулы, что делает его более устойчивым и эффективным.
В современных условиях защита данных становится все более важной задачей. Традиционные методы внедрения водяных знаков, такие как LSB преобразования, оказываются уязвимыми перед различными методами атак, включая стеганографические атаки.
Необходимо разработать новый алгоритм, который обеспечивает высокий уровень устойчивости внедренных данных при минимальных визуальных искажениях.
LSB (Least Significant Bit) преобразования представляют собой один из наиболее распространенных методов внедрения водяных знаков, используемых в стеганографии.
Основная идея заключается в изменении младших битов пикселей изображения, которые, как правило, вносят незначительные изменения в яркость или цвет пикселя. Такой метод обеспечивает невидимость внедрения, поскольку изменения крайне трудно визуально обнаружить.
Однако, LSB преобразования не лишены недостатков. Они могут быть уязвимыми к атакам, таким как статистический анализ, и в определенных случаях могут вызывать заметные визуальные искажения, особенно при высоких уровнях внедрения данных.
Эти ограничения становятся основой для поиска новых методов, улучшающих стойкость и минимизирующих визуальные следы внедрения.
Предлагаемый алгоритм основан на изменении битов, выбранных с использованием специальной формулы, которая учитывает структуру изображения и обеспечивает максимальную устойчивость внедренных данных.
Этот подход позволяет улучшить стойкость внедренных данных и сделать алгоритм менее подверженным атакам.
Алгоритм внедрения водяного знака
Переход к области водяного знака на изображении
Выбор пикселей по циклу
Получение rgb значения пиксела изображения (r1, g1, b1)
Получение rgb значения пиксела водяного знака (r2, g2, b2)
Изменение составляющих пиксела
Если (r1 > g1 && r1 > b1)
{
r2 = (r1 + (r2 / 100 * 90)) / 2;
Если (g1 > b1)
{
g2 = (g1 + (g2 / 100 * 80)) / 2;
b2 = (b1 + (b2 / 100 * 70)) / 2;
}
Иначе если (g1 < b1)
{
g2 = (g1 + (g2 / 100 * 70)) / 2;
b2 = (b1 + (b2 / 100 * 80)) / 2;
}
Иначе
{
g2 = (g1 + (g2 / 100 * 80)) / 2;
b2 = (b1 + (b2 / 100 * 80)) / 2;
}
}
Иначе если (g1 > r1 && g1 > b1)
{
g2 = (g1 + (g2 / 100 * 90)) / 2;
Если (r1 > b1)
{
r2 = (r1 + (r2 / 100 * 80)) / 2;
b2 = (b1 + (b2 / 100 * 70)) / 2;
}
Иначе если (r1 < b1)
{
r2 = (r1 + (r2 / 100 * 70)) / 2;
b2 = (b1 + (b2 / 100 * 80)) / 2;
}
Иначе
{
r2 = (r1 + (r2 / 100 * 80)) / 2;
b2 = (b1 + (b2 / 100 * 80)) / 2;
}
}
Иначе если (b1 > r1 && b1 > g1)
{
b2 = (b1 + (b2 / 100 * 90)) / 2;
Если (r1 > g1)
{
r2 = (r1 + (r2 / 100 * 80)) / 2;
g2 = (g1 + (g2 / 100 * 70)) / 2;
}
Иначе если (r1 < g1)
{
r2 = (r1 + (r2 / 100 * 70)) / 2;
g2 = (g1 + (g2 / 100 * 80)) / 2;
}
Иначе
{
r2 = (r1 + (r2 / 100 * 80)) / 2;
g2 = (g1 + (g2 / 100 * 80)) / 2;
}
}
Иначе если (r1 == g1 && r1 == b1)
{
r2 = (r1 + (r2 / 100 * 80)) / 2;
g2 = (g1 + (g2 / 100 * 80)) / 2;
b2 = (b1 + (b2 / 100 * 80)) / 2;
}
Изменение пиксела на полученной значение
Переход к следующему пикселу
Сохранение изображения по завершению цикла
Ниже приведена сравнительная таблица 1 между традиционным методом LSB и новым алгоритмом. В таблице отражены основные параметры, такие как уровень стойкости к атакам, невидимость изменений, сложность вычислений, адаптивность к изображениям и применимость, которые позволяют сделать вывод о преимуществах нового алгоритма.
Таблица 1 – Сравнительный анализ методов внедрения
| LSB Внедрение | Улучшенный метод внедрения | |
|---|---|---|
| Стойкость к атакам | Уязвим к стеганализу | Повышенная стойкость за счет изменения выбранных битов |
| Невидимость изменений | Заметные изменения в младших битах | Баланс между стойкостью и визуальной невидимостью изменений |
| Вычислительная сложность | Низкая | Дополнительные вычисления при выборе битов по формуле |
| Адаптивность к изображениям | Не адаптивен | Адаптация к характеристикам эффективности |
| Применимость | Основной метод в стеганографии | Перспективный метод с учетом адаптации и повышенной стойкости |
Разработка алгоритма внедрения водяных знаков на основе специальных LSB преобразований представляет собой перспективный подход к обеспечению безопасности цифровых данных. Новый метод позволяет улучшить устойчивость внедренных данных и минимизировать визуальные искажения, что делает его более предпочтительным для использования в различных областях.
1. Иванов, П. А., & Смирнов, В. В. Стеганография: методы, алгоритмы и программы. Москва: БХВ-Петербург, 2005.
2. Петров, И. Н., & Козлов, А. В. Стеганография и стеганографические программы. Санкт-Петербург: Питер, 2010.
3. Крылов, С. И. (2012). Стеганография в цифровых изображениях. Москва: Солон-Пресс.
4. Кузьмин, С. (2019). Стеганография: сокрытие информации в данных. Москва: Эйдос, 2019.