Создан эффективный стегоалгоритм для безопасной передачи данных

Создан эффективный стегоалгоритм для безопасной передачи данных

Создан эффективный стегоалгоритм для безопасной передачи данных

Команда исследователей из Оксфордского университета и Университета Карнеги – Меллона разработала алгоритм стеганографического сокрытия информации, способный обеспечить безопасность сторонам тайного обмена данными.

Тестирование показало эффективность кодирования до 40% выше в сравнении с аналогами. Достоинствами разработки также являются возможность масштабирования и широкий спектр применения.

Стеганография как способ тайнописи используется уже более 25 лет, однако существующие методы обычно не гарантируют безопасность пользователям: их выдают еле заметные изменения в дистрибуции безобидного контента.

Университетские исследователи прежде всего удостоверились в том, что стегопроцедура обеспечивает высокую безопасность лишь в том случае, когда вероятностное распределение данных в шифротексте (его можно равномерно рандомизировать) и в маскировочном контенте связаны. Как оказалось, максимально повысить эффективность такой процедуры можно, сведя к нулю взаимную энтропию.

Созданный в ходе исследования алгоритм итеративно уменьшает энтропию взаимосвязанных систем, позволяя повысить общую информативность при сохранении индивидуальных дистрибуций. Статистический стеганализ при этом разницы не выявит.

Для тестирования были выбраны разные модели автогенераторов контента: GPT-2 (синтезатор текста), WaveRNN (преобразователь текста в речь), Image Transfomer (преобразователь изображений). Новый алгоритм в целом показал намного более высокую эффективность кодирования (до 40%), чем существующие аналоги, а значит, позволяет скрыть больше информации в заданном объеме.

«Наш метод можно использовать с любым софтом, автоматически генерирующим контент, к примеру, в вероятностных видеофильтрах или генераторах мемов, — комментирует соруководитель исследования, д-р Кристиан Шрёдер де Витт (Christian Schroeder de Witt Шрёдер) из Оксфордского университета. — Это качество очень выручит журналистов и гуманитарных работников в странах, где шифрование запрещено. Однако пользователю придется принять меры предосторожности: любая технология шифрования может оказаться уязвимой к атакам по стороннему каналу, таким как обнаружение стегоприложения на телефоне пользователя».

Исследователи подали заявку на патент, но собираются также распространять разработку под свободной лицензией при условии некоммерческого и ответственного использования. Препринт отчета доступен в PDF-формате на arXiv.org, результаты исследования будут оглашены в мае на 11-й Международной конференции по представлениям обучения (ICLR 2023).

Более трех четвертей россиян не отличают нейросетевой контент от реального

Согласно исследованию агентств Spektr и СКОТЧ, 77% участников не смогли отличить изображения, созданные нейросетями, от реальных фотографий. В опросе приняли участие около 1000 человек. Респондентам в случайном порядке показывали пять изображений, из которых четыре были сгенерированы ИИ, а одно — подлинное.

Результаты исследования приводит РБК. Корректно определить сгенерированные изображения смогли лишь 23% опрошенных.

При этом в более молодых возрастных группах показатели оказались выше. Среди респондентов до 30 лет правильный ответ дали 30%, в группе 31–44 года — 25%.

В числе признаков «настоящего» фото участники называли убедительные детали, реалистичные свет и тени, а также естественную улыбку человека в кадре. Например, изображение с улыбающимся мужчиной чаще других считали реальным участники в возрасте 45–60 лет — 28% из них выбрали именно этот вариант.

Примечательно, что доля тех, кто ошибается при определении ИИ-контента, растёт. Согласно результатам исследования MWS, опубликованным летом 2025 года, правильно распознать сгенерированные изображения смогли более трети респондентов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru