Стойкость метода ассоциативной стегозащиты данных картографических сцен

В статье приводится введенное ранее и необходимое для дальнейшего рассмотрения понятие двумерно-ассоциативного механизма маскирования, используемого для зашиты данных картографических сцен, представленных точечными объектами. Механизм маскирования положен в основу ассоциативной стеганографии. При этом объекты и координаты сцены представляются кодовыми словами в алфавите почтовых символов и подвергаются маскированию с дальнейшим формированием стегоконтейнеров. Набор масок является секретным ключом, используемым далее для распознавания сцены, представленной в защищенном виде совокупностью стегоконтейнеров. Оценивается стойкость метода к атаке с позиции знания информации о некоторых объектах и их координатах (ассоциации с картой местности). Рассматриваются два случая действия таких атак – собственно знание противником местоположения некоторого известного ему объекта, а также анализ сцены на предмет правдоподобности после распознавания на некотором ключе. Приводятся результаты экспериментальных исследований, позволяющие утверждать безусловную либо доказуемую (т. е. вычислительную, связанную с невозможностью полного перебора ключей) стойкость метода. Дополнительно проводится анализ стойкости для случая избыточного маскирования, вводимого для повышения помехоустойчивости хранимых или передаваемых данных, когда для защиты этих данных используется не один, а несколько наборов масок.

1. Райхлин В.А., Вершинин И.С. Моделирование процессов дву¬мерно-ассоциативного маскирования распределенных точечных объектов картографии. Нелинейный мир. 2010;8(5):288–296.

2. Райхлин В.А., Вершинин И.С., Гибадуллин Р.Ф. Обоснование принципов ассоциативной стеганографии. Вестник КГТУ им. А.Н. Туполева. 2015;2:110–119.

3. Raikhlin V.A., Vershinin I.S., Gibadullin R.F. The elements of associative steganography theory. Moscow University Computational Mathematics and Cybernetics. 2019;43(1):40–46. DOI: 10.3103/S0278641919010072.

4. Duda R.O., Hart P.E., Stork D.G. Pattern classification and scene analysis. New York, Wiley; 1973. 512 p.

5. Сяо Н. Алгоритмы ГИС. М.: ДМК Пресс; 2021. 328 с.

6. Бабенко Л.К., Басан А.С., Журкин И.Г., Макаревич О.Б. Защита данных геоинформационных систем. М.: Гелиос АРВ; 2010. 336 с.

7. Tian X., Benkrid K. Mersenne twister random number generation on FPGA, CPU and GPU. 2009 NASA/ESA Conference on Adaptive Hardware and Systems, San Francisco, CA, USA. 2009. p. 460–464. DOI: 10.1109/AHS.2009.11.

8. Грибунин В.Г., Оков И.Н., Туринцев И.В. Цифровая стеганография. М.: СОЛОН-Пресс; 2002. 272 с.

9. Молдовян Н.А., Молдовян А.А., Еремеев М.А. Криптография: от примитивов к синтезу алгоритмов. СПб.: БХВ-Петербург; 2004. 448 с.

10. Морелос-Сарагоса Р. Искусство помехоустойчивого кодирования. М.: Техносфера; 2006. 320 с.