Кафедри
Постійне посилання на розділhttps://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/35393
Переглянути
3 результатів
Результати пошуку
Документ Development of methods for generation of digital watermarks resistant to distortion(РС Теshnology Сentеr, 2021) Martovytskyi, Vitalii; Ruban, Igor; Bolohova, Nataliia; Sievierinov, Оleksandr; Zhurylo, Oleg; Permiakov, Oleksandr; Nosyk, Andrii; Nepokrуtov, Dmytro; Krylenko, IvanActive attacks and natural impacts can lead to two types of image-container distortions: noise-like and geometric. There are also image processing operations, e.g. scaling, rotation, truncation, pixel permutation which are much more detrimental to digital watermarks (DWM). While ensuring resistance to removal and geometric attacks is a more or less resolved problem, the provision of resistance to local image changes and partial image deletion is still poorly understood. The methods discussed in this paper are aimed at ensuring resistance to attacks resulting in partial image loss or local changes in the image. This study's objective is to develop methods for generating a distortionresistant digital watermark using the chaos theory. This will improve the resistance of methods of embedding the digital watermark to a particular class of attacks which in turn will allow developers of DWM methods to focus on ensuring the method resistance to other types of attacks. An experimental study of proposed methods was conducted. Histograms of DWMs have shown that the proposed methods provide for the generation of DWM of a random obscure form. However, the method based on a combination of Arnold’s cat maps and Henon maps has noticeable peaks unlike the method based on shuffling the pixels and their bits only with Arnold’s cat maps. This suggests that the method based only on Arnold’s cat maps is more chaotic. This is also evidenced by the value of the coefficient of correlation between adjacent pixels close to zero (0.0109) for color DWMs and 0.030 for black and white images.Документ Інформаційна технологія підтвердження права власності на цифрові зображення(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2022) Рубан, Ігор Вікторович; Бологова, Наталія Миколаївна; Мартовицький, Віталій ОлександровичУ сучасному світі зображення стає потужнішим засобом спілкування. В епоху діджиталізації люди мають змогу виражати свої думки, почуття та інше у вигляді зображень. Головна складність автора завжди полягає у тому, яким чином довести своє авторство. Тому актуальним є розробка новітніх технологій підтвердження авторства на цифрові зображення. Об’єктом дослідження є процес підтвердження автентичності цифрового зображення. Предметом дослідження є інформаційна технологія підтвердження авторства на цифрові зображення. У роботі запропонована інформаційна технологія підтвердження права власності на цифрові зображення, яка використовуйте цифрові водяні знаки, блокчейн, ґеш-функції для зображення і IPFS для створення абсолютно нової децентралізованої технології підтвердження права власності у цифрову епоху Інтернету. Що стосується типів файлів, у цій статті згадується лише управління авторськими правами на цифрові зображення. У майбутньому технологію можна буде розширити на аудіо, відео та інші типи мультимедійних файлів, щоб сформувати єдину систему для підтвердження права власності на будь-який цифровий контент.Документ Digital image authentication model(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2021) Ruban, Igor; Bolohova, Nataliia; Martovytskyi, Vitalii; Koptsev, OlehThe development of new technologies, the growing volume of data and the total consumption of content in the digital environment are changing the ecosystem of modern media. Data can be easily and completely duplicated. It brings great convenience to life, work, scientific research and other areas of human activity. However, information security issues have appeared that have attracted a lot of attention. The purpose of this article is to present a model for digital image authentication. This article proposes a model for reliable verification of digital image authenticity with a high degree of protection and parameters for assessing the effectiveness of such systems. Reliability is achieved because the watermark is hidden not in the whole image, but in its fragment, which is most suitable for hiding the image, as well as for using anti-noise codes as a watermark. Based on the current state of watermarking methods, it is recommended to use modern algorithms and architectures of convolutional neural networks to ensure a high degree of security.