МОДИФІКАЦІЯ МЕТОДУ ЗАМІНИ НАЙМОЛОДШОГО БІТА У SVG ЗОБРАЖЕННЯХ
DOI:
https://doi.org/10.28925/2663-4023.2026.33.1280Ключові слова:
стеганографія, метод найменш значущого біта (LSB), гібридний метод, векторне зображення, растрове зображення, SVG, BMP, ємність стегоконтейнера, якість стегоконтейнераАнотація
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
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
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2026 Олег Ярема, Наталія Загородна, Марина Деркач, Олександр Ревнюк, Мирослава Загородна

Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.