eONPUIR

Виявлення частин цифрового зображення, зменшених після фальсифікації

Показать сокращенную информацию

dc.contributor.author Гулич, Владислав Володимирович
dc.contributor.author Гулич, Владислав Владимирович
dc.contributor.author Hulych, Vladyslav
dc.contributor.author Зоріло, Вікторія Вікторівна
dc.contributor.author Зорило, Виктория Викторовна
dc.contributor.author Zorilo, Viktoria
dc.contributor.author Лебедєва, Олена Юріївна
dc.contributor.author Лебедева, Елена Юрьевна
dc.contributor.author Lebedieva, Olena
dc.date.accessioned 2024-04-25T09:21:10Z
dc.date.available 2024-04-25T09:21:10Z
dc.date.issued 2022
dc.identifier.citation Гулич В. В. Виявлення частин цифрового зображення, зменшених після фальсифікації / В. В. Гулич, В. В. Зоріло, О. Ю. Лебедєва // Інформатика та мат. методи в моделюванні = Informatics and Mathematical Methods in Simulation. – Одеса, 2022. – Т. 12, № 1-2. – С. 46–52. en
dc.identifier.uri http://dspace.opu.ua/jspui/handle/123456789/14336
dc.description.abstract В час, коли використання цифрового контенту у всіх сферах життя неспинно зростає, можливість перевірки автентичності цифровіх файлів, зокрема, цифрових зображень, є вкрай важливою в галузі захисту інформації від порушень цілісності. В інформаційній війні повсякчас використовують фотофейки для досягнення певних, нерідко злочинних цілей. Як суспільство в цілому, так і окремі індивіди мають дбати про інформаційну безпеку та захищати свій інформаційний простір від неперевіреної інформації. Сучасні методи виявлення порушень цілісності графічної інформації певною мірою вирішують деякі питання інформаційної безпеки, однак, вони не є універсальними і часто потребують розвитку, вдосконалення, додаткових досліджень тощо. Так, існуючі методи виявлення такого поширеного способу фальсифікації зображень, як масштабування, є ефективними лише у випадках, коли фальсифікована частина збільшується, разом з цим при зменшенні частини зображення вони не є ефективними. Більше того, у відкритому друці проблема виявлення зменшених масштабованих частин зображення не висвітлена. Тому мета даної роботи - підвищення ефективності виявлення масштабування як фальсифікації цифрового зображення шляхом розробки алгоритму для детектування масштабування з від’ємним коефіцієнтом. В даній роботі проведено адаптацію метода аналізу рівня помилок для виявлення зменшених частин цифрового зображення. Ефективність адаптованого методу в термінах помилок 1 і 2 роду склала: помилки 1 роду – 2%, 2 роду – 7%. Крім того встановлено, що даний метод також є ефективним при виявленні одночасно масштабованих (зменшених) і переміщених частин цифрового зображення. Даний метод виявляє артефакти (помилки) на цифровому зображенні, які виникають при зменшенні його частини – фальсифікована ділянка має вищу високочастотну складову, ніж решта зображення, що підсилюється під впливом стиснення після збереження фальсифікації у форматі з втратами. en
dc.description.abstract At a time when the use of digital content in all spheres of life is constantly growing, the ability to verify the authenticity of digital files, in particular digital images, is extremely important in protecting information from integrity violations. In the information war, photo fakes are always used to achieve certain, often criminal, goals. Both society as a whole and individuals must take care of information security and protect their information space from unverified information. Modern methods of detecting violations of the integrity of graphic information to some extent address some issues of information security, however, they are not universal and often require development, improvement, additional research and so on. Thus, existing methods for detecting such a common method of image falsification as scaling are effective only in cases where the falsified part is enlarged, however, when reducing part of the image, they are not effective. Moreover, in open printing the problem of detecting reduced scalable parts of the image is not covered. Therefore, the aim of this work is to increase the efficiency of scaling detection as digital image falsification by developing an algorithm for detecting scaling with a negative coefficient. In this paper, the method of error level analysis is adapted to detect reduced parts of the digital image. The efficiency of the adapted method in terms of errors of the 1st and 2nd kind was: errors of the 1st kind - 2%, 2nd kind - 7%. In addition, it has been found that this method is also effective in detecting simultaneously scalable (reduced) and moved parts of a digital image. This method detects artifacts (errors) in the digital image, which occur when reducing its part - the falsified area has a higher high-frequency component than the rest of the image, which is amplified under the influence of compression after saving the falsification in a lossy format. en
dc.language.iso uk en
dc.publisher Державний університет «Одеська політехніка» en
dc.subject виявлення фальсифікацій en
dc.subject цифрова криміналістика en
dc.subject масштабування en
dc.subject detection of falsifications en
dc.subject digital criminal science en
dc.subject scaling en
dc.title Виявлення частин цифрового зображення, зменшених після фальсифікації en
dc.title.alternative Detection of digital image parts reduced after forgery en
dc.type Article en
opu.citation.journal Інформатика та математичні методи в моделюванні en
opu.citation.volume 12 en
opu.citation.firstpage 46 en
opu.citation.lastpage 52 en
opu.citation.issue 1-2 en


Файлы, содержащиеся в элементе

Этот элемент содержится в следующих коллекциях

Показать сокращенную информацию