RUS  ENG    ЖУРНАЛЫ   ПЕРСОНАЛИИ   ОРГАНИЗАЦИИ   КОНФЕРЕНЦИИ   СЕМИНАРЫ   ВИДЕОТЕКА   ПАКЕТ AMSBIB
Общая информация
Последний выпуск
Архив
Правила для авторов

Поиск публикаций
Поиск ссылок

RSS
Последний выпуск
Текущие выпуски
Архивные выпуски
Что такое RSS



Компьютерная оптика:
Год:
Том:
Выпуск:
Страница:
Найти






Персональный вход:
Логин:
Пароль:
Запомнить пароль
Войти
Забыли пароль?
Регистрация


Компьютерная оптика, 2018, том 42, выпуск 1, страницы 118–127 (Mi co486)  

ОБРАБОТКА ИЗОБРАЖЕНИЙ, РАСПОЗНАВАНИЕ ОБРАЗОВ

Алгоритмы встраивания информации на основе QIM, стойкие к статистической атаке

В. А. Митекинab, В. А. Федосеевab

a Самарский национальный исследовательский университет имени академика С.П. Королёва, Самара, Россия
b Институт систем обработки изображений РАН – филиал ФНИЦ «Кристаллография и фотоника» РАН, Самара, Россия

Аннотация: В работе предлагаются два новых алгоритма встраивания информации в мультимедиа, относящиеся к семейству алгоритмов на основе управляемого переквантования (Quantization Index Modulation, QIM). Предлагаемые алгоритмы спроектированы таким образом, чтобы обеспечить стойкость к статистической атаке, эффективной для других алгоритмов данного семейства и позволяющей восстановить секретный ключ встраивания, используя корреляционные связи между битами ключа и отсчётами носителя встроенной информации. В предлагаемых алгоритмах стойкость к данной атаке обеспечивается за счёт использования корреляционно-стойких функций встраивания информации, которые гарантируют статистическую независимость модифицируемых компонент контейнера и битов ключа. Будучи описанными на примере полутоновых изображений, новые алгоритмы могут использоваться для модификации любых мультимедийных данных в пространственно-временной и спектральной области. Результаты экспериментальных исследований подтвердили требуемую стойкость к статистической атаке и показали, что предложенные алгоритмы не вносят дополнительных искажений по сравнению с базовыми алгоритмами. Однако также эксперименты показали, что новые алгоритмы характеризуются несколько сниженной робастностью к аддитивному зашумлению и JPEG-сжатию.

Ключевые слова: цифровой водяной знак; переквантование; корреляционно-стойкая функция, статистическая атака; QIM.

Финансовая поддержка Номер гранта
Российская академия наук - Федеральное агентство научных организаций 007- Г3/Ч3363/26
Российский фонд фундаментальных исследований 15-07-05576 a
16-41-630676
Министерство образования и науки Российской Федерации МК-1907.2017.9
Работа выполнена при поддержке Федерального агентства научных организаций (соглашение № 007- Г3/Ч3363/26), а также при поддержке РФФИ (гранты 15-07-05576, 16-41-630676) и Минобрнауки РФ в рамках гранта президента РФ МК-1907.2017.9.


DOI: https://doi.org/10.18287/2412-6179-2018-42-1-118-127

Полный текст: PDF файл (583 kB)
Полный текст: http://www.computeroptics.smr.ru/.../420115.html
Список литературы: PDF файл   HTML файл

Тип публикации: Статья
Поступила в редакцию: 14.11.2017
Принята в печать:20.12.2017

Образец цитирования: В. А. Митекин, В. А. Федосеев, “Алгоритмы встраивания информации на основе QIM, стойкие к статистической атаке”, Компьютерная оптика, 42:1 (2018), 118–127

Цитирование в формате AMSBIB
\RBibitem{MitFed18}
\by В.~А.~Митекин, В.~А.~Федосеев
\paper Алгоритмы встраивания информации на основе QIM, стойкие к статистической атаке
\jour Компьютерная оптика
\yr 2018
\vol 42
\issue 1
\pages 118--127
\mathnet{http://mi.mathnet.ru/co486}
\crossref{https://doi.org/10.18287/2412-6179-2018-42-1-118-127}


Образцы ссылок на эту страницу:
  • http://mi.mathnet.ru/co486
  • http://mi.mathnet.ru/rus/co/v42/i1/p118

    ОТПРАВИТЬ: VKontakte.ru FaceBook Twitter Mail.ru Livejournal Memori.ru


    Citing articles on Google Scholar: Russian citations, English citations
    Related articles on Google Scholar: Russian articles, English articles
  • Компьютерная оптика
    Просмотров:
    Эта страница:150
    Полный текст:59
    Литература:9
     
    Обратная связь:
     Пользовательское соглашение  Регистрация  Логотипы © Математический институт им. В. А. Стеклова РАН, 2020