Вейвлет аналіз у галузі захисту інформації
Loading...
Date
2020
Authors
Серденко, Таісія Володимирівна
Serdenko, T. V.
Серденко, Таисия Владимировна
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
ДВНЗ «Київський національний університет імені Вадима Гетьмана»
Abstract
У статті наведено огляд сучасних методів захисту інформації, для реалізації яких використовується вейвлет-перетворення сигналів. Основна область застосування вейвлетних перетворень — аналіз
та обробка сигналів, нестаціонарних у часі або неоднорідних у просторі,
коли результат аналізу повинен містити не лише загальну частотну характеристику сигналу, але й відомості про певні локальні координати, на
яких проявляються ті чи інші групи частотних складових, або на яких відбуваються їх швидкі зміни. Проаналізовано перспективи використання
методів вейвлет-аналізу для захисту зображень шляхом вбудовування
водяних знаків у зображення та для захисту передавання мовної інформації, так як саме мовна інформація часто містить персональні дані людини,
інформацію про особисте життя людини, тобто таку інформацію, яка не
підлягає широкому розголосу, а іноді і секретні дані стосовно фінансової
чи виробничої діяльності організацій. На сьогодні існує кілька методів захисту передавання інформації. Поряд з методами цифрової обробки застосовуються аналогові методи, але аналогові методи захисту інформації забезпечують менший ступінь захисту, ніж цифрові. Стоїть задача
вирішити питання оптимального захисту інформації у каналах зв’язку
найбільш простими та швидкими методами. Вейвлет-аналіз є перспективним напрямом обробки сигналів, так як має ряд переваг перед іншими
методами, зокрема перед перетворенням Фур’є. Можна виділити подальші перспективні напрямки досліджень, а саме розробку більш досконалих алгоритмів захисту інформації за допомогою вейвлет-перетворень,
створення вейвлет-фільтрів, які найточніше відповідають поставленій
задачі, тестування різних типів вейвлетів для різних задач, так як різні
види вейвлетів дозволяють виявити різні особливості сигналів, тому підбір найвдалішого алгоритму носить дещо суб’єктивний характер. Необхідно провести порівняльний аналіз різних вейвлетів для однієї задачі та
вибрати той вейвлет, який найбільше підходить для вирішення конкретної задачі.
This article provides an overview of modern methods of information
protection, for the implementation of which wavelet signal conversion is used. The main area of application of wavelet transforms is the analysis and processing
of signals that are nonstationary in time or inhomogeneous in space, when the
result of the analysis must contain not only the general frequency response of
the signal, but also information about certain local coordinates on which certain
groups of frequency components appear or their rapid changes take place.
Prospects for the use of wavelet analysis methods to protect images by
embedding watermarks in images and to protect the transmission of speech
information, because of speech information often contains personal data,
personal information about human life, i.e., information that is not subject to wide
publicity, and sometimes contains classified information about the financial or
production activities of organizations. Today, there are several methods to
protect the transmission of information. Along with digital processing methods,
analog methods are used, but analog methods of information protection provide
a lower degree of protection than digital. The task is to solve the problm of optimal
protection of information in communication channels by the simplest and fastest
methods. Wavelet analysis is a promising area of signal processing, as it has a
number of advantages over other methods, including Fourier transform. We can
identify further promising areas of research, namely the development of more
advanced algorithms for protecting information using wavelet transforms,
creating wavelet filters that best meet the problem, testing different types of
wavelets for different tasks, because of using different types of wavelets allows
to detect different features of the signals, so the selection of the best algorithm
is subjective. It is necessary to conduct a comparative analysis of different
wavelets for one task and choose the wavelet that is most suitable for a particular
problem.
Description
Keywords
вейвлет-перетворення, вейвлет-фільтр, захист інформації, мовні сигнали, стеганографія, цифровий сигнал, цифрові водяні знаки, wavelet transform, wavelet filter, information protection, speech signals, steganography, digital signal, digital watermarks
Citation
Серденко Т. В. Вейвлет аналіз у галузі захисту інформації / Серденко Т. В. // Моделювання та інформаційні системи в економіці : зб. наук. пр. / М-во освіти і науки України, ДВНЗ «Київ. нац. екон. ун-т ім. Вадима Гетьмана» ; [редкол.: О. Є. Камінський (відп. ред.) та ін.]. – Київ : КНЕУ, 2020. – Вип. 100. – С. 154–159.