ВНУТРІШНЯ РЕСТРУКТУРИЗАЦІЯ ЯК ЗАСІБ ПІДВИЩЕННЯ ІНФОРМАЦІЙНОЇ БЕЗПЕКИ ПРИ КОДУВАННІ ДАНИХ У СТАТИСТИЧНОМУ ПРОСТОРІ

Автор(и)

  • Бараннік Володимир Вікторович кафедра штучного інтелекту і програмування Харківського національного університету імені В.Н. Каразіна. https://orcid.org/0000-0002-2848-4524
  • Тупиця Іван Михайлович Харківський національний университет Повітряних Сил імени Івана Кожедуба https://orcid.org/0000-0001-6806-4914
  • Бараннік Валерій Володимирович студент Харківського національного університету радіоелектроніки https://orcid.org/0000-0003-3516-5553
  • Бабенко Юрій Михайлович кафедра кібербезпеки та захисту інформації Київсько-го національного університету імені Тараса Шевченко https://orcid.org/0000-0002-8115-3329
  • Жуйков Дмитро Борисович кафедра заочної підготовки Харківського національного університету Повітряних Сил https://orcid.org/0000-0002-7064-1343
  • Ерошенко Валерій Петрович Харківський національний університет Повітряних Сил ім. І. Кожедуба, Харків, Україна https://orcid.org/0000-0003-3175-6444

DOI:

https://doi.org/10.18372/2410-7840.22.15256

Ключові слова:

реструктуризація, кодування, кількісна ознака, безпека даних

Анотація

З метою підвищення ефективності статистичного кодування даних з позиції підвищення безпеки даних інформаційного ресурсу запропоновано принципово новий підхід до реструктуризації - внутрішня реструктуризація, суть якої полягає у виявленні закономірностей у внутрішній двійковій структурі даних інформаційного ресурсу за кількісною ознакою. Інструментом для реструктуризації даних виступає кількісна ознака - ознака кількості серій одиниць. Проведено аналіз ефективності застосування розробленого методу внутрішньої реструктуризації з позиції підвищення захисту даних інформаційного ресурсу у статистичному просторі. Інструментом для кодування використовується статистичний підхід на базі класичного алгоритму Хаффмана. Розроблений метод внутрішньої реструктуризації дозволяє вирішувати актуальну науково-прикладну проблему, пов’язану з підвищенням конфіденційності даних з забезпеченням відповідного рівня оперативності доставки інформаційного ресурсу.

Посилання

Gonzalez R., Woods R., “Digital Image Processing”, M .: Technosphere, 2005. - 1073 p.

A. Skodras, C. Christopoulos, T. Ebrahimi. The jpeg 2000 still image compression standard. IEEE Signal processing magazine, 18 (5): 36–58, 2001. J. Miano, “For¬mats and image compression algorithms in action”, K .: Triumph, 2013. - 336 p.

Pratt W.K., Chen W.H., Welch L.R., “Slant transform image coding. Proc. Computer Processing in commu-nications. " New York: Polytechnic Press, 1969, pp. 63-84.

J. Miano. Formats and image compression algorithms in action [Text] K.: Triumph, 2013. — 336 p.

D. Taubman, M. Marcellin, JPEG2000 Image Comp¬re-ssion Fundamentals Standards and Practice, Boston: Kluwer: Springer, 2002. –777p.

Ming Huwi. Horng, "Vector quantization using the firefly algorithm for image compression", Expert Systems with Applications, vol. 39, no. 1, 2012. - pp. 1078-1091.

Sindeev M., Konushin A., Rother C., Alpha-flow for video matting, “Technical Report”, 2012. pp. 41–46.

Wallace GK, “The JPEG Still Picture Compression Standard,” Communication in ACM, vol. 34., No. 4, 1991. - pp. 31-34.

S. Wang, X. Zhang, X. Liu, J. Zhang, S. Ma and W. Gao, “Utility Driven Adaptive Preprocessing for Screen Content Video Compression,” in IEEE Transactions on Multimedia, vol. 19, no. 3, 2017. - pp. 660-667.

Y. Zhang, S. Negahdaripour, Q. Li, “Error-resilient coding for underwater video transmission,” OCEANS 2016 MTS / IEEE Monterey, CA, 2016. - pp. 1-7.

O. Stankiewicz, K. Wegner, D. Karwowski, J. Stan-kowski, K. Klimaszewski and T. Grajek, “Encoding mode selection in HEVC with the use of noise redu-ction,” International Conference on Systems, Signals and Image Processing (IWSSIP) , Poznan, 2017. - pp. 1-6.

Xuan Zhu, Li Liu, Peng Jin, Na Ai, “Morphological component decomposition combined with compre-ssed sensing for image compression”, 2016 IEEE International Conference on Information and Automation (ICIA), Ningbo, China, 2016. - pp. 1726-1731.

Arnob Paul, Tanvir Zaman Khan, Prajoy Podder, Rafi Ahmed, M. Muktadir Rahman, Mamdudul Haque Khan, “Iris image compression using wavelets trans-form coding”, 2015 2nd International Conference on Signal Processing and Integrated Networks (SPIN), Noida, India, 2015. - pp. 544-548.

Okuwobi Idowu Paul and YH Lu, "A New Approach in Digital Image Compression Using Unequal Error Protection (UEP)", Applied Mechanics & Materials, no. 704, 2015. - pp. 403-407.

Zhu Shuyuan, B. Zeng and M. Gabbouj, "Adaptive sampling for compressed sensing based image com-pression", Journal of Visual Communication & Image Representation, no. 30, 2015. - pp. 94-105.

Barannik V.V. Fundamentals of the theory of struc-turally combinatorial steganographic coding: mo-nograph / V.V. Barannik, D.V. Barannik, A.E. Bekirov. - X .: Publisher "Leader", 2017. - 256 p.

Vladimir.V. Barannik ; M.P. Karpinski ; V.V. Tverdo-khleb ; Dmitry.V. Barannik ; V.V. Himenko ; Marek Aleksander The technology of the video stream intensity controlling based on the bit-planes recombination. 2018 IEEE 4th International Symposium on Wireless Systems within the International Conferences on Intelligent Data Acquisition and Advanced Computing Systems (IDAACS-SWS), 20-21 Sept. 2018, Lviv, Ukraine, 2018. - pp. 25-28.

Ghadah Al-Khafaji and H. Al-Khafaji, "Medical Image Compression using Wavelet Quadrants of Polynomial Prediction Coding & Bit Plane Slicing", vol. 4, no. 6, 2014. – pp. 150-155.

V. Barannik ; D. Barannik ; V. Fus¬tii ; Maksym Par khomenko Evaluation of Effec¬tiveness of Masking Methods of Aerial Photographs. 2019 3rd International Conference on Advanced Information and Communications Technologies (AICT), 2-6 July 2019, Lviv, Ukraine, 2019. – pp.443-449.

J. Lee, S. Cho, S.-K. Beack. Context-adaptive entropy model for end-to-end optimized image compression. arXiv preprint arXiv: 1809.10452, 2018. – pp. 1-20.

Y. Patel, S. Appalaraju, R. Manmatha. Human per¬ce-ptual evaluations for image compression. arXiv preprint arXiv: 1908.04187, 2019. – pp. 1-5.

O. Rippel, L. Bourdev. Real-time adaptive image co-mpression. In Proceedings of the 34th International Con-ference on Machine Learning-Volume 70, JMLR. org, 2017. – pp. 2922-2930.

S. Santurkar, D. Budden, and N. Shavit. Generative compression. In 2018 Picture Coding Symposium (PCS), IEEE, 2018. – pp. 258-262.

Barannik V.V., Ryabukha Yu. N., Tverdokhleb V.V., Barannik D.V.: Methodological basis for constructing a method for compressing of transformants bit repre-sentation, based on non-equilibrium positional enco-ding. In: Advanced Information and Communication Technologies (AICT), 2017 2nd International Con¬fe¬rence, 2017. - pp.188-192.

Li Ji, Zhang Zhi-Guo, Xiao Bin, Yang Ze-Lin, Wang Dun, "Based on discrete orthogonalt chebichef trans-form for image compression", Classification No. of Chi-nese Library Classification: TP391 [A], 2013. - pp. 42-61.

V. Barannik, V. Barannik, D. Havrylov, A. Sorokun.: De¬ve¬lopment Second and Third Phase of the Selec-tive Frame Processing Method. 2019 3rd Interna¬tional Conference on Advanced Information and Co¬mmunications Tech¬nologies (AICT), 2019. - pp. 54-57.

Barannik, V.V., Ryabukha, Yu.N., Kulitsa, О.S.: The method for improving security of the remote video information resource on the basis of intellectual pro-cessing of video frames in the telecommunication sys-tems. Telecommunications and Radio Engi¬nee¬ring. Vol. 76. No 9., 2017. - pp. 785-797.

Barannik V., Barannik N., Ryabukha Yu., Barannik D.: Indirect Steganographic Embedding Method Ba¬sed On Modifications of The Basis of the Polyadic System. 15th IEEE International Conference on Modern Problems of Radio Engi¬neering, Telecommunications and Com-puter Science (TCSET’2020), 2020. - pp. 699-702.

Barannik V., Barannik V.: Binomial-Polyadic Binary Data Encoding by Quantity of Series of Ones. 15th IEEE International Conference on Modern Problems of Radio Engineering, Telecommunications and Computer Science (TCSET’2020), 2020. - pp. 775-780.

V. Barannik, T. Belikova, P. Gurzhii.: The model of threats to information and psychological security, ta-king into account the hidden information destructive impact on the subconscious of adolescents. 2019 IEEE International Confe¬rence on Advanced Trends in Information Theory (ATIT), 2019. - pp. 656 – 661.

Vladimir Barannik, Denys Tarasenko.: Method coding efficiency segments for information technology pro-cessing video. 2017 4th International Scientific-Practical Conference Problems of Infocommu¬nications. Science and Technology (PIC S&T), 2017. - pp. 551-555.

Barannik V.V., Krasnoruckiy A., Hahanova A. The positional structural-weight coding of the binary view of transformants, Proceedings of the International Conference on East-West Design and Test Sym¬posium (EWDTS), September 2013. - pp. 1-4.

Volodymyr Barannik; S.S. Shulgin.: The method of in-creasing accessibility of the dynamic video infor¬mation resource. 2016 13th International Conference on Modern Problems of Radio Engineering, Telecommunications and Computer Science (TCSET), 2016. - pp. 621-623.

##submission.downloads##

Опубліковано

2023-02-24

Як цитувати

Бараннік, В. В., Тупиця, І. М., Бараннік, В. В., Бабенко, Ю. М., Жуйков, Д. Б., & Ерошенко, В. П. (2023). ВНУТРІШНЯ РЕСТРУКТУРИЗАЦІЯ ЯК ЗАСІБ ПІДВИЩЕННЯ ІНФОРМАЦІЙНОЇ БЕЗПЕКИ ПРИ КОДУВАННІ ДАНИХ У СТАТИСТИЧНОМУ ПРОСТОРІ. Захист інформації, 22(4), 211–219. https://doi.org/10.18372/2410-7840.22.15256

Номер

Том 22 № 4 (2020)

Розділ

Статті

Ліцензія

Науковий журнал дотримується принципів відкритого доступу (Open Access) та забезпечує вільний, негайний і постійний доступ до всіх опублікованих матеріалів без фінансових, технічних або юридичних обмежень для читачів.

Усі статті публікуються у відкритому доступі відповідно до ліцензії Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0).

Авторські права

Автори, які публікують свої роботи в журналі:

  • зберігають за собою авторські права на свої публікації;

  • надають журналу право на перше опублікування статті;

  • погоджуються на поширення матеріалів за ліцензією CC BY 4.0;

  • мають право повторно використовувати, архівувати та поширювати свої роботи (у тому числі в інституційних та тематичних репозитаріях) за умови посилання на первинну публікацію в журналі.