Counteraction to sensitive data leakage in cyber-physical systems is topical task today. Solving of the task is complicated to
widely usage by attackers of novel steganographic methods for sensitive data embedding into innocuous (cover) files, such as digital
images. Feature of these embedding methods is minimization of cover image’s parameters alterations during message hiding. This
negatively affects detection accuracy of formed stego images by state-of-the-art statistical stegdetectors. Therefore, advanced
methods for detection and amplification of cover image’s parameters abnormal changes caused by data embedding are needed. The
novel approach for solving of mentioned task is applying of image pre-processing (calibration) methods. These methods are aimed at
estimation parameters either of cover, or stego images from current analysed image. The majority of known calibration methods are
based on cover image content suppression by utilization of extensive set of high-pass filters. This makes possible close to state-ofthe-art detection accuracy by the cost of time consuming preselection of appropriate filters. Therefore, this approach may be
inappropriate in real cases, when fast re-train stegdetector for revealing of stego images formed by unknown embedding methods is
required. For overcoming this limitation, we proposed to calibrate an image by amplification of alterations caused by message hiding.
This can be realized by data re-embedding into images or their pre-noising. The effectiveness of such approach was proved for wide
range of modern embedding methods in the case of message re-embedding. The paper is aimed at performance analysis of image
calibration by pre-noising, namely by using of non-stationary fraction noise. The performance analysis of proposed solution was
performed for novel HUGO and MG adaptive embedding methods on standard VISION dataset. According to obtained results, we
may conclude that applying of proposed solution allows achieving close to state-of-the-art detection accuracy for HUGO embedding
method and low (less than 10 %) cover image payload. Also, low computation complexity of proposed solution makes it an attractive
alternative to novel cover rich models based stegdetectors. Nevertheless, solution’s performance concedes effectiveness of novel
stegdetectors for medium (less than 20 %) and high (more 25 %) cover image payload for MG embedding method.
Протидії витоку конфіденційних даних у кіберфізичних системах сьогодні приділяється особлива увага фахівців в
галузі інформаційної та кібербезпеки. Вирішення даної задачі ускладнюється широким використанням зловмисниками
новітніх стеганографічних методів вбудовування конфіденційних даних до файлів-контейнерів, зокрема цифрових
зображень. Особливістю даних методів є мінімізація змін параметрів зображення-контейнеру під час приховання
стегоданих. Це суттєво знижує ефективність виявлення сформованих стеганограм при використанні сучасних статистичних
стегодетекторів. Тому розробка нових методів виявлення стеганограм, здатних локалізувати та підсилювати слабкі зміни
параметрів зображень-контейнерів обумовлених прихованням повідомлень, є актуальною та важливою задачею. Одним з
новітніх підходів до вирішення даної задачі є застосування методів попередньої обробки зображення (калібрування). Дані
методи спрямовані на визначення параметрів зображення-контейнеру, або ж стеганограми за наявним (досліджуваним)
цифровим зображенням. Більшість відомих методів калібрування засновані на зменшенні впливу зображення-контейнеру
(контексту) шляхом застосування ансамблю високочастотних фільтрів. Це дозволяє суттєво підвищити точність виявлення
стеганограм, проте потребує використання обчислювально складних методів підбору високочастотних фільтрів для
придушення контексту. Внаслідок цього даний підхід може бути неефективним у реальних випадках, коли необхідна
швидка адаптація стегодетекторів для виявлення стеганограм, сформованих згідно раніше невідомих методів вбудовування
стегоданих. Для подолання даних обмежень були запропоновані методи калібрування зображень, спрямовані на підсилення
спотворень, викликаних прихованням повідомлень. Дані методи засновані на повторному вбудовуванні повідомлень до
досліджуваного зображення, або ж додаткового зашумлення зображень. Ефективність підходу на основі повторного
вбудовування повідомлень була показана для широкого спектру сучасних стеганографічних методів. Дана робота
присвячена дослідженню ефективності методів калібрування на основі попереднього зашумлення зображень, зокрема з
використанням нестаціонарного фрактального шуму. Аналіз ефективності даного підходу був проведений для сучасних
адаптивних стеганографічних методів HUGO та MG на стандартному пакеті зображень VISION. За результатами аналізу
отриманих даних, виявлено, що додаткове зашумлення зображень дозволяє суттєво підвищити точність виявлення
стеганограм для методу HUGO у випадку слабкого заповнення зображення-контейнеру стегоданими (менше 10 %).
Вагомою перевагою запропонованого методу у порівнянні з сучасними статистичними стегодетекторами є його низька
обчислювальна складність. Тим не менше, запропований метод суттєво поступається сучасним стегодетекторами у випадку
середнього (менше 20 %) та сильного (більше 25 %) заповнення зображення-контейнеру стегоданими, зокрема у випадку
використання стеганографічного методу MG.
