Кібернетика та системний аналіз, 2021, № 3http://dspace.nbuv.gov.ua:80/handle/123456789/1905752026-04-15T06:13:03Z2026-04-15T06:13:03ZСтеганоаналіз J-UNIWARDКошкіна, Н.В.http://dspace.nbuv.gov.ua:80/handle/123456789/1907112023-06-20T12:34:25Z2021-01-01T00:00:00ZСтеганоаналіз J-UNIWARD
Кошкіна, Н.В.
Розглянуто проблему виявлення адаптивної стеганографії за методом J-UNIWARD стеганоаналітичними системами на базі машинного навчання. За допомогою порівняльного аналізу точності визначено, що найбільш чутливими до J-UNIWARD є статистичні моделі побудови характеристичних векторів, що формуються у просторовій зоні, GFR, PHARM та DCTR. Запропоновано два способи підвищення точності стеганоаналізу з використанням цих моделей: аналіз найбільш імовірних місцеположень вкраплення; зважене голосування за трьома моделями. Показано, що без попередньої класифікації зображень згідно з їхніми параметрами точність стеганоаналізу суттєво знижується. Отримані результати можна використовувати для побудови ефективних систем стеганоаналізу зображень у форматі JPEG.; Рассмотрена проблема выявления адаптивной стеганографии по методу J-UNIWARD стеганоаналитическими системами на базе машинного обучения. С помощью сравнительного анализа точности определено, что наиболее чувствительны к J-UNIWARD статистические модели построения характеристических векторов, формируемых в пространственной зоне, GFR, PHARM и DCTR. Предложены два способа повышения точности стеганоанализа с использованием этих моделей: анализ наиболее вероятных местоположений внедрения; взвешенное голосование по трем моделям. Показано, что без предварительной классификации изображений согласно их параметрам точность стеганоанализа существенно понижается. Полученные результаты можно использовать для построения эффективных систем стеганоанализа изображений в формате JPEG.; The author analyzes the problem of detecting adaptive steganography by the J-UNIWARD method by steganoanalytical systems based on machine learning. A comparative analysis of the accuracy has determined that statistical models of constructing characteristic vectors that are calculated in the spatial domain, such as GFR, PHARM and DCTR, are most sensitive to J-UNIWARD. Two ways to improve the accuracy of steganoanalysis based on these models are proposed: via the analysis of the most probable embedding locations and via the balanced vote on the three models. Significant degradation of the accuracy of steganoanalysis without preliminary classification of images according to their parameters is demonstrated. The obtained results can be used to generate efficient steganoanalysis systems for JPEG images.
2021-01-01T00:00:00ZПредставлення, аналіз та видобування знань з неструктурованих природномовних текстівГогерчак, Г.І.Дарчук, Н.П.Кривий, С.Л.http://dspace.nbuv.gov.ua:80/handle/123456789/1907102023-06-20T12:30:18Z2021-01-01T00:00:00ZПредставлення, аналіз та видобування знань з неструктурованих природномовних текстів
Гогерчак, Г.І.; Дарчук, Н.П.; Кривий, С.Л.
Наведено огляд засобів дескриптивних логік для представлення знань з природномовних текстів, класифікацію дескриптивних логік за конструкторами концептів та ролей, а також основні концепції темпоральних дескриптивних логік. Розглянуто підхід до побудови систем аналізу природномовних текстів на основі задач визначення частин мови, пошуку граматичних залежностей та кореферентностей. Наведено приклади використання природномовних баз знань для розв’язання прикладних задач, зокрема для перевірки цілісності тексту, пошуку суперечностей.; Приведен обзор средств дескриптивных логик для представления знаний из естественноязычных текстов, классификация дескриптивных логик по конструкторам концептов и ролей, а также описаны основные концепции темпоральных дескриптивных логик. Рассмотрен подход к построению систем анализа естественноязычных текстов на основе задач определения частей речи, поиска грамматических зависимостей и кореферентностей. Приведены примеры использования естественноязычных баз знаний для решения прикладных задач, в частности для проверки целостности текста, поиска противоречий.; The article provides an overview of the means of descriptive logics for knowledge representation in natural-language texts. Descriptive logics are classified by constructors of concepts and roles, and the basic concepts of temporal descriptive logics are considered. The approach to construction of systems of the analysis of natural-language text based on problems of parts of speech tagging, dependency parsing, coreference resolution is considered. Examples of using natural-language knowledge bases to solve applied problems, in particular to check the integrity of the text and to reveal contradictions, are provided.
2021-01-01T00:00:00ZБезсітковий метод розв’язування тривимірних нестаціонарних задач теплопровідності в матеріалах з анізотропієюПротектор, Д.О.Колодяжний, В.М.Лісін, Д.О.Лісіна, О.Ю.http://dspace.nbuv.gov.ua:80/handle/123456789/1907092023-06-20T12:25:37Z2021-01-01T00:00:00ZБезсітковий метод розв’язування тривимірних нестаціонарних задач теплопровідності в матеріалах з анізотропією
Протектор, Д.О.; Колодяжний, В.М.; Лісін, Д.О.; Лісіна, О.Ю.
Описано безсітковий метод розв’язування тривимірних нестаціонарних задач теплопровідності в анізотропному середовищі. Для розв’язування крайової задачі застосовано комбінацію методу подвійного заміщення з використанням анізотропних радіальних базисних функцій з методом фундаментальних розв’язків. Метод фундаментальних розв’язків дає змогу отримати однорідний розв’язок, а метод подвійного заміщення з використанням анізотропних радіальних базисних функцій — частинний розв’язок крайової задачі. Наведено результати чисельних розв’язків двох тестових задач, отриманих з використанням розробленого методу, а також обчислено середню відносну, середню абсолютну та максимальну похибки.; Рассмотрен бессеточный метод решения трехмерных нестационарных задач теплопроводности в анизотропной среде. Для решения краевой задачи применяется комбинация метода двойного замещения с использованием анизотропных радиальных базисных функций с методом фундаментальных решений. Метод фундаментальных решений позволяет получить однородное решение, а метод двойного замещения с использованием анизотропных радиальных базисных функций — частное решение краевой задачи. Приводятся результаты численных решений двух тестовых задач, полученных с использованием разработанного метода, а также вычисляются средняя относительная, средняя абсолютная и максимальная погрешности.; The article deals with a meshless method for solving three-dimensional nonstationary heat conduction problems in anisotropic materials. A combination of dual reciprocity method using anisotropic radial basis function and method of fundamental solutions is used to solve the boundary-value problem. The method of fundamental solutions is used for obtain the homogenous part of the solution; the dual reciprocity method with the use of anisotropic radial basis functions allows obtaining a partial solution. The article shows the results of numerical solutions of two benchmark problems obtained by the developed numerical method; average relative, average absolute, and maximum errors are calculated.
2021-01-01T00:00:00ZТомографічне відновлення зображень на основі узагальнених проєкційЛозинський, A.Б.Романишин, І.М.Русин, Б.П.http://dspace.nbuv.gov.ua:80/handle/123456789/1907082023-06-20T12:16:35Z2021-01-01T00:00:00ZТомографічне відновлення зображень на основі узагальнених проєкцій
Лозинський, A.Б.; Романишин, І.М.; Русин, Б.П.
Розглянуто метод томографічної реконструкції неоднорідностей у випадку довільної діаграми напрямленості та сканування за однією координатою. Показано, що у цьому разі реєстровані дані (проєкції) записують у вигляді суми порядкових згорток діаграми напрямленості та відповідної ділянки відновлюваного розподілу. Проаналізовано особливості проєкційних даних, зворотних проєкцій. Пропонується будувати сумарне зображення у вигляді адитивного або кон’юнктивного об’єднання результатів зворотного проєктування для різних діаграм напрямленості. Запропоновано ітераційну процедуру побудови послідовних наближень до шуканого розв’язку.; Изложен метод томографической реконструкции неоднородностей в случае произвольной диаграммы направленности и сканирования по одной координате. Показано, что в этом случае зарегистрированные данные (проекции) записываются в виде суммы построчечных сверток строк диаграммы направленности и соответствующего участка восстанавливаемого распределения. Проанализированы особенности проекционных данных, обратных проекций. Предложено строить «суммарное» изображение в видеаддитивного або конъюнктивного объединения результатов обратного проецирования для разных диаграмм направленности. Предложена итерационная процедура построения последовательных приближений к искомому решению.; The method of tomographic reconstruction of inhomogeneities in the case of an arbitrary directional diagram and scanning along one coordinate is described. It is shown that in this case registered data (projections) are represented as the sum of the line-by-line convolutions of the lines of the directional diagram and the corresponding line of the reconstructed distribution. The features of projection data, backprojections are analyzed. It is proposed to construct a cumulative image as an additive or conjunctive combination of the back projection results for different orientation diagrams. An iterative procedure for constructing sequential approximations to the desired solution is proposed.
2021-01-01T00:00:00Z