ВИЯВЛЕННЯ СТЕГАНОГРАФІЇ НА ЗОБРАЖЕННІ З ВИКОРИСТАННЯМ ЛЕГКОВАЖНИХ МОДЕЛЕЙ ГЛИБОКОГО НАВЧАННЯ - Лащевська, Наталія; Мішкур, Юрій (Електронне фахове наукове видання «Кібербезпека: освіта, наука, техніка», 2026)
У роботі представлено комплексне експериментальне дослідження можливостей застосування легковажних згорткових нейронних мереж для задач стегоаналізу цифрових зображень в умовах обмежених обчислювальних ресурсів. Метою роботи є оцінювання ефективності компактних архітектур MobileNetV2 та EfficientNetV2S у поєднанні з високочастотним препроцесінгом зображень та визначення умов, за яких такі моделі можуть забезпечити високу точність виявлення прихованих повідомлень без використання ресурсоємних спеціалізованих мереж. У ході дослідження встановлено, що високочастотна попередня обробка є критично необхідною складовою сучасних систем стегоаналізу. За відсутності блоку високочастотних фільтрів легковажні CNN не здатні ефективно відокремлювати слабкий стегошум від семантичного контенту зображення. Показано, що недостатня кількість HPF-фільтрів або шарів препроцесінгу призводить до швидкого перенавчання та нестабільності результатів класифікації. Водночас використання структурованого та достатньо потужного блоку HPF забезпечує стійке навчання і високу узагальнювальну здатність моделей. Окрему увагу приділено порівнянню фіксованих та тренованих високочастотних фільтрів. Результати експериментів свідчать, що можливість адаптації HPF-ядер у процесі навчання дозволяє моделі підлаштовуватися під статистичні особливості стегошуму, забезпечуючи додатковий приріст точності. Такий підхід ефективно поєднує апріорні знання класичного стегоаналізу з перевагами глибокого навчання. Запропонований підхід було перевірено на зображеннях з прихованими повідомленнями, вбудованими методом LSB за різних значень обсягу вбудовування. Отримані результати підтверджують, що архітектури MobileNetV2 та EfficientNetV2S у поєднанні з HPF-препроцесінгом забезпечують високу якість виявлення за низьких ресурсних витрат. Водночас подальші дослідження необхідні для поширення підходу на складні адаптивні методи стеганографічного вбудовування.