МОДИФІКАЦІЯ МЕТОДУ ЗАМІНИ НАЙМОЛОДШОГО БІТА У SVG ЗОБРАЖЕННЯХ

Автор(и)

DOI:

https://doi.org/10.28925/2663-4023.2026.33.1280

Ключові слова:

стеганографія, метод найменш значущого біта (LSB), гібридний метод, векторне зображення, растрове зображення, SVG, BMP, ємність стегоконтейнера, якість стегоконтейнера

Анотація

У статті запропоновано та досліджено модифікацію методу заміни найменшого значущого біта (Least Significant Bit, LSB) для стеганографічного приховування даних у векторних SVG-зображеннях шляхом одночасного приховування в координатній та колірній складових. Також проведено комплексний порівняльний аналіз ефективності запропонованого методу вбудовування в векторний формат SVG з растровим форматом BMP. Аналіз останніх досліджень і публікацій демонструє науковий дефіцит у галузі стеганографічного використання векторних веб-ресурсів, які через свою архітектуру залишаються менш вивченими порівняно з звичними растровими зображеннями. Методика дослідження описує процес стандартизації вхідних графічних об’єктів та покроковий алгоритм, який реалізує як класичну модифікацію кольору шляхом заміни наймолодших бітів, так і запропоновану гібридну стратегію. Цей метод передбачає розщеплення потоку секретного повідомлення між текстовими шістнадцятковими кодами палітри кольорів та числовими координатами геометричних примітивів шляхів малювання. Основна частина та результати дослідження містять детальні експериментальні дані для різної кількості замінених бітів LSB. Продемонстровано, що ізольоване приховування по кольору в SVG має малу ємність через обмежену кількість тегів, але перехід до модифікації координат збільшує корисний простір ємності у десятки разів. Запропонований гібридний метод поєднання вбудовування секретних бітів і в колірну, і в координатну складову дозволив суттєво збільшити обсяг прихованих даних. За допомогою розрахунку метрик пікового відношення сигналу до шуму (PSNR) та індексу структурної подібності (SSIM) встановлено, що зі зростанням ємності вбудовування векторний формат демонструє стійкість до деградації якості: показник PSNR для SVG стабілізується на одному рівні незалежно від бітової глибини, тоді як якість BMP пропорційно падає і викликає появу візуальних артефактів.

Завантаження

Дані завантаження ще не доступні.

Посилання

Rahmati, M. (2025, February). Federated learning driven cybersecurity framework for IoT networks with privacy-preserving and real-time threat detection capabilities. arXiv. https://arxiv.org/abs/2502.10599

Wu, J., Wang, Y., Dai, H., Xu, C., & Kent, K. B. (2023, March). Adaptive bi-recommendation and self-improving network for heterogeneous domain adaptation assisted IoT intrusion detection. arXiv. https://arxiv.org/abs/2303.14317

Lai, T., Farid, F., Bello, A., & Sabrina, F. (2023, July). Ensemble learning-based anomaly detection for IoT cybersecurity via Bayesian hyperparameters sensitivity analysis. arXiv. https://arxiv.org/abs/2307.10596

Mehedi, S. T., Anwar, A., Rahman, Z., Ahmed, K., & Islam, R. (2022, April). Dependable intrusion detection system for IoT: A deep transfer learning-based approach. arXiv. https://arxiv.org/abs/2204.04837

Haidur, H. I., Shulimova, D. D., Boyko, A. O., & Postnikov, Y. I. (2024). Model zabezpechennia kiberbezpeky Internetu rechei. Telecommunication and Information Technologies. https://tit.dut.edu.ua/index.php/telecommunication/article/view/2524

Zhydka, O. V., & Andriychenko, T. R. (2024). Informatsiina bezpeka system IoT. Communication (Zhurnal). https://doi.org/10.31673/2412-9070.2024.046569

Merzlikin, Y., & Babeshko, Y. (2023). Analiz kiberbezpeky weboriientovanykh industrialnykh IoT-system. ITSSI Journal, 24. https://www.itssi-journal.com/index.php/ittsi/article/view/397

Dudykevych, V., Mykytyn, H., & Murak, T. (2025). Intehralna model bezpeky Internetu rechei u prostori intelektualizatsii obiektiv infrastruktury. Cybersecurity: Education, Science, Technology. https://csecurity.kubg.edu.ua/index.php/journal/article/view/848

Hlybovets, A., Shcherbyna, S., & Kiriienko, O. (2024). Vrazlyvosti bezpeky ta rishennia dlia zakhystu v systemakh Internetu rechei. Naukovi zapysky NaUKMA. https://doi.org/10.18523/2617-3808.2024.7.89-97

Zayats, V. (2024). Intehratsiia shtuchnoho intelektu v protokoly bezpeky Internetu rechei. Kiberbezpeka ta kompiuterno intehrovani tekhnolohii. https://conference.wunu.edu.ua/index.php/kbkit/article/view/733

Pedan, S. I., Melnyk, M. V., & Alekseyev, M. O. (2024). Pidvyshchennia bezpeky ziednannia IoT-prystroiv shliakhom analizu bezdrotovykh syhnaliv. In Proceedings of the International Conference “Perspektyvy telekomunikatsii”. https://conferenc-journal.its.kpi.ua/article/view/307418

Shabala, Y., & Korniichuk, B. (2024). Metodolohiia otsiniuvannia bezpeky IoT na promyslovykh obiektakh. Upravlinnia rozvytkom skladnykh system. https://doi.org/10.32347/2412-9933.2024.60.146-155

Klyap, M., Lyakh, I., Shumylo, N., & Tsipinyo, A. (2025). Bezpeka IoT protokoliv yak vyklyk dlia mizhnarodnoho spivrobitnytstva. Nauka i tekhnika sohodni. https://dspace.uzhnu.edu.ua/items/2dfa3e55-9e32-4e78-a328-5c5c5a502c3f

Pavlenko, K. Y., & Sribna, I. M. (2025). Modeliuvannia zahroz bezpetsi v IoT systemakh okhorony: Pidkhody do minimizatsii ryzykiv (Master’s thesis). https://conf.ztu.edu.ua/wp-content/uploads/2025/01/103.pdf

Shabala, Y. (2025). Model hibrydnoi IoT systemy z pidvyshchenym rivnem informatsiinoi bezpeky (Qualification work). https://ir.library.knu.ua/entities/publication/c6919d27-5039-4948-857f-f0463f305ae1

Downloads


Переглядів анотації: 15

Опубліковано

2026-06-25

Як цитувати

Ярема, О., Загородна, Н., Деркач, М., Ревнюк, О., & Загородна, М. (2026). МОДИФІКАЦІЯ МЕТОДУ ЗАМІНИ НАЙМОЛОДШОГО БІТА У SVG ЗОБРАЖЕННЯХ. Електронне фахове наукове видання «Кібербезпека: освіта, наука, техніка», 1(33), 857–865. https://doi.org/10.28925/2663-4023.2026.33.1280