Розробка програмного додатку для виявлення масштабування графічного контенту

Abstract

Кваліфікаційна робота на тему: «Розробка програмного забезпечення для виявлення масштабування графічного контенту» на здобуття бакалаврського рівня вищої освіти за спеціальністю 125 Кібербезпека спеціалізація «Управління кібербезпекою». Дана робота включає 21 Рисунок та 3 таблиці, 1 додаток та 17 джерел з переліку посилань. Кваліфікаційна робота виконана на 46 сторінках загального тексту та 43 сторінках основного тексту. Мета даної роботи полягає в проведенні експерименту з методом аналізу рівня помилок для виявлення масштабування з від’ємним коефіцієнтом окремих частин зображення та створенні боту який буде містити в собі реалізацію цього методу. У роботі було проведено аналіз можливих фальсифікацій зображення та методів їх виявлення. У результаті аналізу виявлено що окремо виділеного методу не існує та вирішено провести експеримент з існуючим методом аналізу рівня помилок, який інтегрований в бота в месенджері Telegram. У результаті роботи було створено бота в месенджері Telegram, в який було інтегровано метод аналізу рівня помилок. Після чого експериментально підтверджено можливість використання методу для пошуку масштабованих частин зображення. Тож поставлені завдання для кваліфікаційної роботи виконано.

This qualification work on the topic: "Development of software for graphic content scaling detection" for a bachelor's degree in higher education in the specialty 125 Cybersecurity specialization «Cybersecurity Management». This work includes 21 figures and 3 tables in the main text, 1 appendix and 17 sources from the list of links. Qualification work performed on 46 general text pages and 43 pages of the main text. The purpose of this work is to conduct an experiment with the method of error level analysis to detect scaling with a negative coefficient of individual parts of the image and create a bot that will include the implementation of this method. The analysis of possible image falsifications and methods of their detection was carried out in the work. As a result of the analysis, it was found that a separate method does not exist and it was decided to conduct an experiment with the existing method of error level analysis, which is integrated into the bot in the Telegram messenger. As a result, a bot was created in the Telegram messenger, which integrated the method of error level analysis. Then the possibility of using the method to find scalable parts of the image was experimentally confirmed. Therefore, the set tasks for the qualification work have been fulfilled.