Метод зберігання елементів службових складових криптокомпресійних кодограм відеозображень
DOI:
https://doi.org/10.20535/RADAP.2023.92.28-40Ключові слова:
захист інформації, зображення, конфіденційність, криптокомпресія, стиснення, шифруванняАнотація
В статті проводиться обґрунтування вимог до якісних характеристик відеоінформаційного ресурсу у разі його використання для інформаційного забезпечення функціонування систем критичної інфраструктури. Тут одночасно висуваються вимоги щодо: своєчасності доставки та конфіденційності відеоінформації в умовах заданого рівня її цілісності та повноти. Показується те, що частково такі вимоги зумовлені інтелектуалізацією окремих етапів процесу аналізу та прийняття рішень в системах критичної інфраструктури. Надається системне обґрунтування наявності проблемних питань, до яких відноситься: дисбаланс між рівнями продуктивності інфокомунікаційних систем та бітової інтенсивності відеоінформаційних потоків. Для зменшення такого дисбалансу використовуються технології компресійного кодування. Вони дозволяють зменшити бітовий об’єм відеоданих. Однак самі по собі не забезпечують потрібного рівня конфіденційності інформації. Звідси доводиться актуальність науково-прикладної проблеми відносно необхідності забезпечення потрібного рівня оперативності доставки конфіденційної інформації з використанням бездротових інфокомунікаційних технологій в системах критичної інфраструктури.
В статті показано, що напрямком вирішення існуючої проблеми є створення та застосування технологій кодування, які дозволяють забезпечити конфіденційність відеоінформації в процесі скорочення надмірності. При цьому одними з представників даного класу методів є такі, що будуються на основі технологій криптокомпресійного кодування. Для таких технологій формується система службових відомостей. З одного боку це створює умови для забезпечення конфіденційності відеоінформації в процесі зменшення її бітового об’єму. З іншого боку виникає деструктивний вплив на стримування росту коефіцієнту стиснення. Звідси мета статті полягає у розробці методу зберігання елементів службових складових криптокомпресійних кодограм. Запропоновано три способи зберігання елементів службових складових криптокомпресійних кодограм зображень. Перший полягає у зберіганні службових даних у вигляді мінімальних та максимальних значень. Другий спосіб передбачає зниження динамічного діапазону максимальних значень. Третій спосіб передбачає зберігання проміжних елементів або елементів службових складових у вигляді напівсуми та напіврізниці. Для реалізації третього способу зберігання елементів службових даних розроблено метод, який організує примусове зниження якості вихідних зображень. Зниження якості організується за рахунок внесення помилки у вихідні зображення для формування парних і непарних значень елементів службових даних в межах усієї площини зображення, окремих її блоків або для кожного рядка блоку окремо. Пікове співвідношення сигналу до шуму (PSNR) реконструйованих зображень не нижче 56,5 dB, а значення коефіцієнта кореляції становить 0,99997. Позитивним ефектом від реалізації розробленого методу є підвищення конфіденційності кодограм за рахунок порушення взаємозв'язку між елементами службових даних, підвищення коефіцієнту компресії до 2–3% та зниження обсягу службових складових кодограм на 6,25%.
Посилання
References
Schneier B. (2015). Applied Cryptography: Protocols, Algorithms, and Source Code in C. Wiley, 784 p.
Ramakrishnan S. (2018). Cryptographic and Information Security Approaches for Images and Videos. CRC Press, Taylor & Francis Group, 962 p. doi:10.1201/9780429435461.
Announcing the ADVANCED ENCRYPTION STANDARD (AES). Federal Information Processing Standards Publication 197 (2001). Defense Technical Information Center.
Information technology – JPEG 2000 image coding system: Secure JPEG 2000. International Standard ISO/IEC 15444-8; ITU-T Recommendation T.807. (2007). 108 p.
Dufaux F., Ebrahimi T. (2006). Toward a Secure JPEG. Applications of Digital Image Processing XXIX, Vol. 6312. DOI: 10.1117/12.686963.
Miano J. (1999). Compressed image file formats: JPEG, PNG, GIF, XBM, BMP. ACM Press/Addison-Wesley Publishing Co., 264 p.
Joint Photographic Experts Group (JPEG). Information technology – digital compression and coding of continuous-tone still images: Requirements and guidelines. ISO/IEC 10918-1:1994, ITU/CCITT Recommendation T.81. (1992–2017). 182 p.
Sharma R., Bollavarapu S. (2015). Data Security using Compression and Cryptography Techniques. International Journal of Computer Application, Vol. 117, № 14, pp. 15–18. DOI: 10.5120/20621-3342.
Cisco Visual Networking Index: Global Mobile Data Traffic Forecast Update, 2017–2022. (2019). Cisco. 33 p.
Cisco Annual Internet Report (2018–2023). (2020). Cisco. 35 p.
Yuan L., Korshunov P., Ebrahimi T. (2015). Secure JPEG Scrambling enabling Privacy in Photo Sharing. 2015 11th IEEE International Conference and Workshops on Automatic Face and Gesture Recognition (FG), pp. 1-6. DOI: 10.1109/FG.2015.7285022.
Wong, K.-W. (2009). Image Encryption Using Chaotic Maps. In: Kocarev, L., Galias, Z., Lian, S. (eds) Intelligent Computing Based on Chaos. Studies in Computational Intelligence, Vol. 184. Springer. doi: 10.1007/978-3-540-95972-4_16.
Phatak A. G. (2016). A Non-format Compliant Scalable RSA-based JPEG Encryption Algorithm. International Journal of Image, Graphics and Signal Processing, Vol. 8, № 6, pp. 64–71. DOI: 10.5815/ijigsp.2016.06.08.
Yang Y., Zhu B., Li S., Yu N. (2007). Efficient and Syntax-Compliant JPEG 2000 Encryption Preserving Original Fine Granularity of Scalability. EURASIP Journal on Information Security, Vol. 2007, Iss. 1, 13 p. DOI:10.1186/1687-417X-2007-056365.
Chen Ch., Wu W. (2014). A secure Boolean-based multi-secret image sharing scheme. Journal of Systems and Software, Vol. 92, pp. 107–114. DOI: 1016/j.jss.2014.01.001.
Tsai Ch.-L., Chen Ch.-J., Hsu W.-L. (2012). Multi-morphological image data hiding based on the application of Rubik’s cubic algorithm. IEEE International Carnahan Conference on Security Technology ICCST, pp. 135–139. DOI: 10.1109/CCST.2012.6393548.
Tverdokhlib V., Zakomorna K., Dvukhglavov D., Oleksin O., Zhuikov D., Kryvonos V. (2021). Technology Increasing Capacity Protected Channel Delivery Video Data Telecommunication Systems Critical Infrastructure. IEEE 3rd International Conference on Advanced Trends in Information Theory (ATIT), Kyiv, Ukraine, pp. 57-60. DOI: 10.1109/ATIT54053.2021.9678736.
Dick K., Russell L., Dosso Y., Kwamena F., Green J. (2019). Deep Learning for Critical Infrastructure Resilience. Journal of Infrastructure Systems, Vol. 25, Iss. 2, 11 p. DOI: 10.1061/(ASCE)IS.1943-555X.0000477.
Isern J., Barranco F., Deniz D., Lesonen J., Hannuksela J., Carrillo R. (2020). Reconfigurable cyber-physical system for critical infrastructure protection in smart cities via smart video-surveillance. Pattern Recognition Letters, Vol. 140, pp. 303-309. DOI: 10.1016/j.patrec.2020.11.004.
Gonzalez R., Woods R. (2018). Digital Image Processing. Pearson, 1168 p.
Salomon D. (2007). Data Compression: The Complete Reference. Springer, 1092 p.
Gore A, Gupta S. (2015). Full reference image quality metrics for JPEG compressed images. AEU – International Journal of Electronics and Communications, Vol. 69, Iss. 2, pp. 604–608. DOI: 10.1016/j.aeue.2014.09.002.
Cogranne R. (2018). Determining JPEG Image Standard Quality Factor from the Quantization Tables, 6 p. Cornell University.
Wu Yu., Agaian S., Noonan J. (2012). Sudoku Associated Two Dimensional Bijections for Image Scrambling. Cornell University.
Auer S., Bliem A., Engel D. et al. (2013). Bitstream-based JPEG Encryption in Real-time. International Journal of Digital Crime and Forensics, Vol. 5, Iss. 3, pp. 1-14. DOI: 10.4018/jdcf.2013070101.
Minemura K., Moayed Z., Wong K. et al. (2012). JPEG image scrambling without expansion in bitstream size. 2012 19th IEEE International Conference on Image Processing, pp. 261–264. DOI: 10.1109/ICIP.2012.6466845.
Barannik V., Sidchenko S., Barannik D. (2020). Technology for Protecting Video Information Resources in the Info-Communication Space. 2020 IEEE 2nd International Conference on Advanced Trends in Information Theory (ATIT), pp. 29–33. DOI: 10.1109/ATIT50783.2020.9349324.
Alimpiev A., Barannik V., Sidchenko S. (2017). The method of cryptocompression presentation of videoinformation resources in a generalized structurally positioned space. Telecommunications and Radio Engineering, Vol. 76, № 6, pp. 521–534. DOI: 10.1615/TelecomRadEng.v76.i6.60.
Barannik V., Sidchenko S., Barannik N., Barannik V. (2021). Development of the method for encoding service data in cryptocompression image representation systems. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, Vol. 3, № 9(111), pp. 103–115. DOI: 10.15587/1729-4061.2021.235521.
Barannik V., Sidchenko S., Barannik D., Shulgin S., Barannik V., Datsun A. (2021). Devising a conceptual method for generating cryptocompression codograms of images without loss of information quality. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, Vol. 4, № 2(112), pp. 6–17. DOI: 10.15587/1729-4061.2021.237359.
Barannik V., Sidchenko S., Barannik N., Barannik D., Shulgin S. (2021). Methods for Decoding Informational Codes of Cryptocompression Codegrams to Improve Information Security. CEUR Workshop Proceedings (CEUR-WS.org), Vol. 2923, pp. 143–152.
Barannik V., Sidchenko S., Barannik N., Khimenko A. (2021). The method of masking overhead compaction in video compression systems. Radioelectronic and Computer Systems, No. 2, pp. 51–63. DOI: 10.32620/reks.2021.2.05.
Barannik V., Sidchenko S., Barannik D., Barannik V., Hurzhii I., Babenko Y. (2021). Evaluating of the Resistance of Crypto-Compression Image Codograms to Errors in the Data Transmission Channel. 2021 IEEE 3rd International Conference on Advanced Trends in Information Theory (ATIT), Kyiv, pp. 52–56. DOI: 10.1109/ATIT54053.2021.9678774.
School of Electronic Engineering and Computer Science. ECS605U/ECS776P – Image Processing. http://www.eecs.qmul.ac.uk/~phao/IP/Images/.
Wu Y., Noonan J. P., Agaian S. (2011). NPCR and UACI Randomness Tests for Image Encryption. Cyber Journals: Multidisciplinary Journals in Science and Technology, Journal of Selected Areas in Telecommunications (JSAT), April Edition, pp. 31–38.
##submission.downloads##
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2023 Vol Bar
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.
1. Автори залишають за собою право на авторство своєї роботи та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons Attribution License, котра дозволяє іншим особам вільно розповсюджувати опубліковану роботу з обов'язковим посиланням на авторів оригінальної роботи та першу публікацію роботи у нашому журналі.
2. Автори мають право укладати самостійні додаткові угоди щодо неексклюзивного розповсюдження роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована нашим журналом (наприклад, розміщувати роботу в електронному сховищі установи або публікувати у складі монографії), за умови збереження посилання на першу публікацію роботи у нашому журналі.
3. Політика журналу дозволяє і заохочує розміщення рукопису роботи авторами в мережі Інтернет (наприклад, на arXiv.org або на особистих веб-сайтах). Причому рукописи статей можуть бути розміщенні у відкритих архівах як до подання рукопису до редакції, так і під час його редакційного опрацювання. Це сприяє виникненню продуктивної наукової дискусії, позитивно позначається на оперативності ознайомлення наукової спільноти з результатами Ваших досліджень і як наслідок на динаміці цитування вже опублікованої у журналі роботи. Детальніше про це: The Effect of Open Access.
