АНАЛІЗ СТІЙКОСТІ СТЕГАНОАЛГОРИТМІВ ДО ГЕОМЕТРИЧНИХ АТАК ТА СТИСНЕННЯ

DOI: 10.31673/2409-7292.2025.020965

Анотація

Проведено аналіз стійкості стеганографічних методів приховування в просторовій області до поширених
у відкритих та закритих каналах атак, таких як геометричні перетворення та стиснення. Оцінено вплив цих атак
на стабільність роботи стеганоканалу та запропоновано методи підвищення стійкості до таких атак. Досліджено
різні типи атак на основі афінних перетворень та їх вплив на якість приховування інформації. Зосереджено увагу
на збереженні цілісності повідомлення під час таких атак.
Дослідження оцінює можливість використання різних типів повідомлень та вплив кодування з
повторенням на стійкість стеганосистеми. Розроблено та змодельовано метод оцінювання стійкості атак на основі
методу бітової похибки, який був модифікований для проведення аналізу на байтовому рівні задля
застосовуваності результатів до різних типів контейнерів та підтримки потокових даних.
Зазначено важливість відсутності впливу порядку розташування пікселів при вбудовуванні повідомлення,
що дозволяє мінімізувати вплив геометричних перетворень на вбудоване повідомлення. Стійкість алгоритму
модифікації колірного простору до атак вища, ніж в методу LSB на 14-98%. LSB має вищу на 10% стійкість лише
до атаки незначного масштабування. Проте ця різниця не дозволяє назвати його практично придатним до
використання.
Проаналізовано вплив роздільної здатності зображення на обсяг вбудованої інформації в кожному з
методів. Проаналізовано перспективні напрями проведення подальших досліджень з допомогою введення
блокового кодування і використання ефективних методів корекції помилок та використання альтернативних
властивостей контейнера для вбудовування.
Ключові слова: cтеганографія, геометричні атаки, афінні перетворення, колірний простір.

Перелік посилань
1. Kalenyuk, P., Rybytska, O., & Ivasyk, G. (2019). Linear algebra and analytic geometry: Basic course: Tutorial
[Лінійна алгебра та аналітична геометрія. Базовий курс] (J. Wojtowicz, Trans.). Lviv Polytechnic Publishing House.
2. Walia, Ekta & Jain, Payal & Navdeep. (2010). An analysis of LSB & DCT based steganography. Global
Journal of Computer Science and Technology. 10.
3. Zhang, Y., Luo, X., Wang, J., Yang, C., & Liu, F. (2018). A robust image steganography method resistant to
scaling and detection. Journal of Internet Technology, 19(2), 607–618. https://doi.org/10.3966/1607926420180319-
02029.
4. Apau, R., Asante, M., Twum, F., Ben Hayfron-Acquah, J., & Peasah, K. O. (2024). Image steganography
techniques for resisting statistical steganalysis attacks: A systematic literature review. PloS one, 19(9), e0308807.
https://doi.org/10.1371/journal.pone.0308807.
5. Alrusaini, O. A. (2025). Deep learning for steganalysis: Evaluating model robustness against image
transformations. Frontiers in Artificial Intelligence, 8, 1532895. https://doi.org/10.3389/frai.2025.1532895.
6. AbdelRaouf, A. (2021). A new data hiding approach for image steganography based on visual color sensitivity.
Multimedia Tools and Applications, 80. https://doi.org/10.1007/s11042-020-10224-w.
7. Margalikas, E., & Ramanauskaitė, S. (2019). Image steganography based on color palette transformation in
color space. EURASIP Journal on Image and Video Processing, 2019(1). https://doi.org/10.1186/s13640-019-0484-x.
8. Гасілін Д., Журавель І. (2024) Стеганографічний метод приховування інформації через модифікацію
колірного простору з урахуванням властивостей зорового сприйняття. Інформаційні технології і автоматизація –
2024 : матеріали XVII Міжнародної науково-практичної конференції, Одеса, 31 жовтня – 1 листопада 2024 р. –
2024. – C. 175–178.
9. Virtanen, P., Gommers, R., Oliphant, T. E., Haberland, M., Reddy, T., Cournapeau, D., Burovski, E., Peterson,
P., Weckesser, W., Bright, J., van der Walt, S. J., Brett, M., Wilson, J., Millman, K. J., Mayorov, N., Nelson, A. R. J.,
Jones, E., Kern, R., Larson, E., Carey, C. J., Polat, İ., Feng, Y., Moore, E. W., VanderPlas, J., Laxalde, D., Perktold, J.,
Cimrman, R., Henriksen, I., Quintero, E. A., Harris, C. R., Archibald, A. M., Ribeiro, A. H., Pedregosa, F., van Mulbregt,
P., & SciPy 1.0 Contributors. (2020). SciPy 1.0: Fundamental algorithms for scientific computing in Python. Nature
Methods, 17(3), 261–272. https://doi.org/10.1038/s41592-019-0686-2.
10. Harris, C. R., Millman, K. J., van der Walt, S. J., et al. (2020). Array programming with NumPy. Nature, 585,
357–362. https://doi.org/10.1038/s41586-020-2649-2.
11. The Pandas Development Team. (2024). pandas-dev/pandas: Pandas (v2.2.3). Zenodo.
https://doi.org/10.5281/zenodo.13819579.
12. Bradski, G. (2000). The OpenCV library. Dr. Dobb’s Journal of Software Tools.
13. Clark, A. (2015). Pillow (PIL fork) documentation. Read the Docs. Retrieved from
https://pillow.readthedocs.io/.
14. Malluri, S. (2021). Image Steganography. GitHub. https://github.com/LudicrousWhale/ImageSteganography.
15. Shah, M., Yu, X., Di, S., Becchi, M., & Cappello, F. (2024). A portable, fast, DCT-based compressor for AI
accelerators. In Proceedings of the 33rd International Symposium on High-Performance Parallel and Distributed
Computing (pp. 109–121). Association for Computing Machinery. https://doi.org/10.1145/3625549.3658662.
16. Kunhoth, Jayakanth & Subramanian, Nandhini & Al-ma'adeed, Somaya & Bouridane, Ahmed. (2023). Video
steganography: recent advances and challenges. Multimedia Tools and Applications. 82. 1-43.
https://doi.org/10.1007/s11042-023-14844-w.
17. Brakensiek, J., Gopi, S., & Makam, V. (2023). Generic Reed-Solomon codes achieve list-decoding capacity.
In Proceedings of the 55th Annual ACM Symposium on Theory of Computing (pp. 1488–1501). Association for
Computing Machinery. https://doi.org/10.1145/3564246.3585128.
18. McKiernan, S. (2023). Foundational Techniques for Wireless Communications: Channel Coding, Modulation,
and Equalization. ArXiv. https://arxiv.org/abs/2310.13209.
19. Yergeau, F. (2003, November). UTF-8, a transformation format of ISO 10646. https://www.rfceditor.org/info/rfc3629.