Экспериментальная оценка алгоритма маркирования текстовых документов на основе изменения интервалов между словами

В статье представлены результаты экспериментальной оценки параметров алгоритма маркирования электронных документов, основанного на изменении интервалов между словами. Разработанный алгоритм маркирования предназначен для повышения защищенности электронных документов, содержащих текстовую информацию, от утечки по каналам, обусловленным печатью, сканированием или фотографированием и последующей отправкой сформированного изображения. В качестве анализируемых параметров алгоритма выступают такие характеристики как емкость встраивания, невидимость, необнаруживаемость, извлекаемость и робастность. В ходе оценки емкости встраивания разработанного алгоритма приведены аналитические выражения, позволяющие рассчитать величину предельно достижимой емкости встраивания. Полученные количественные оценки и проведенные эксперименты позволили обосновать выбор допустимых значений встраиваемого маркера. Для определения невидимости встраиваемой информации в исходный документ осуществлена оценка невидимости и необнаруживаемости встроенного маркера. В ходе проведения экспертной оценки обоснована невидимость разработанного алгоритма к визуальному анализу, а также отсутствие значительных статистических отклонений в распределении анализируемых параметров в процессе оценки стойкости разработанного алгоритма маркирования к потенциально наилучшему методу стеганографического анализа. Получены количественные значения извлекаемости разработанного алгоритма маркирования посредством оценки точности извлечения. Проведенный анализ показал высокие значения точности извлечения маркера из отсканированных изображений, позволяющие гарантированно извлекать встроенные данные, а также направления совершенствования извлекаемости маркера из сфотографированных изображений. В процессе оценки устойчивости разработанного алгоритма маркирования к осуществлению преобразований и внесению искажений определены основные параметры робастности разработанного алгоритма маркирования к процессам печати, сканирования и фотографирования. Сформулированы выводы о возможности применения разработанного алгоритма маркирования и направления дальнейших исследований.

1. Cybersecurity threatscape: Year 2021 in review. Positive Technologies, 2022, 23 p. Available at: https://www.ptsecurity.com/upload/corporate/ww-en/analytics/Cybersecurity_threatscape_2021_ENG.pdf, accessed 10.08.2022.

2. Отчёт об исследовании утечек информации ограниченного доступа в 2021 году. InfoWatch, 2022 г., 32 стр. / Restricted Information Leakage Study Report in 2021. InfoWatch. 2021, 32 p. Available at: https://www.infowatch.ru/analytics/analitika/v-2021-stalo-bolshe-umyshlennykh-utechek, accessed 10.08.2022 (in Russian).

3. Jain M., Lenka S.K. A Review on Data Leakage Prevention using Image Steganography. International Journal of Computer Science Engineering, vol. 5, no 2, 2016, pp 56-59.

4. Lopez G., Richardson N., Carvajal J. Methodology for Data Loss Prevention Technology Evaluation for Protecting Sensitive Information. Revista Politecnican, vol. 36, no 3, 2015, pp. 60-69.

5. Alneyadi S., Sithirasenan E., Muthukkumarasamy V. A survey on data leakage prevention systems. Journal of Network and Computer Applications, vol. 62, 2016, pp. 137-152.

6. Jadhav P., Chawan P.M. Data Leak Prevention system: A Survey. International Research Journal of Engineering and Technology, vol. 6, no. 10, 2019, pp. 197-199.

7. Козачок А.В., Копылов С.А. и др. Алгоритм маркирования текстовых документов на основе изменения интервалов между словами, обеспечивающий устойчивость к преобразованию формата. Труды ИСП РАН, том 5, вып. 5, 2021 г., стр. 131-146. DOI: 10.15514/ISPRAS-2021-33(4)-10. / Kozachok A.V., Kopylov S.A. et al. Text documents marking algorithm based on interword distances shifting invariant to format conversion. Trudy ISP RAN/Proc. ISP RAS, vol. 33, issue 4, 2021, pp. 131-146 (in Russian).

8. Kozachok A.V., Kopylov S.A. et al. Text marking approach for data leakage prevention. Journal of Computer Virology and Hacking Techniques, vol. 15, no. 3, 2019, pp. 219-232.

9. Salomon D. Data privacy and security: encryption and information hiding. Springer Science & Business Media, New York, 2003. 469 p.

10. Kapila B., Thind T. Review and analysis of data security using image steganography. In Proc. of the 2nd International Conference on Computation, Automation and Knowledge Management (ICCAKM), 2021, pp.227-231.

11. Woo C.-S. Digital image watermarking methods for copyright protection and authentication. PhD Thesis. Information Security Institute, Faculty of Information Technology, Queensland University of Technology, 2007, 197 p.

12. Mohanarathinam A., Kamalraj S. et al. Digital watermarking techniques for image security: a review. Journal of Ambient Intelligence and Humanized Computing, vol. 11, 2020, pp. 3221-3229.

13. Khadam U., Iqbal M.M. et al. Digital Watermarking Technique for Text Document Protection Using Data Mining Analysis. IEEE Access, vol. 7, 2019, pp. 64955-64965.

14. Kozachok A.V., Kopylov S.A. Estimation of Watermark Embedding Capacity with Line Space Shifting. In Proc. of the Ivannikov Memorial Workshop (IVMEM), 2020, pp. 29-34.

15. Национальный стандарт Российской Федерации. Система стандартов по информации, библиотечному и издательскому делу. Организационно-распорядительная документация. Требования к оформлению документов. ГОСТ Р 7.0.97–2016, Стандартинформ, 2019 г., 32 стр. / National standard of the Russian Federation, System of standards on information, librarianship and publishing. Organizational and administrative documentation. Requirements for presentation of recordsю GOST R 7.0.97–2016, Standartinform, 2019, 32 p. (in Russian).

16. Zhou N.R., Hou W.M.X., Wen R.H. Imperceptible digital watermarking scheme in multiple transform domains. Multimedia Tools and Applications, vol. 77, 2018, pp. 30251–30267.

17. Wu J.Y., Huang W.L., Xia-Hou W.M. Imperceptible digital watermarking scheme combining 4-level discrete wavelet transform with singular value decomposition. Multimedia Tools and Applications, vol. 79, 2020, pp. 22727–22747.

18. Грибунин В.Г., Оков И.Н., Туринцев И.В. Цифровая стеганография. Москва, СОЛОН-Пресс, 2017 г., 262 стр. / Gribunin V.G., Okov I.N., Turincev I.V. Digital steganography. Moscow, SOLON-Press, 2017, 262 p. (in Russian).

19. Коржик В.И. Цифровая стеганография и цифровые водяные знаки. Санкт-Петербург, СПбГУТ, 2017 г., 424 стр. / Korzhik V.I. Digital Steganography and Digital Watermarking. Saint-Petersburg, SPbSUT, 2016, 226 p. (in Russian)

20. Козачок А.В., Копылов С.А., Бочков М.В. Оценка параметров необнаруживаемости разработанного подхода к маркированию текстовых электронных документов. Вопросы кибербезопасности, no. 1(35), 2020, стр. 62-73 / Kozachok A.V., Kopylov S.A., Bochkov M.V. Undetectability Parameters Estimation of the Developed Approach to Text Electron Documents Marking. no 1(35), 2020, pp. 62-73 (in Russian).

21. Karampidis K., Kavallieratou E., Papadourakis G. A review of image steganalysis techniques for digital forensics. Journal of Information Security and Applications, vol. 40, 2018, pp. 217-235.

22. Yang Z., Huang Y., Zhang Y.-J. A fast and efficient text steganalysis method. IEEE Signal Processing Letters, vol. 26, no. 4, 2019, pp. 627-631.

23. Kadian P., Arora S.M., Arora N. Robust Digital Watermarking Techniques for Copyright Protection of Digital Data: A Survey. Wireless Personal Communications, vol. 118, 2021, pp. 3225-3249.

24. Menendez-Ortiz A., Feregrino-Uribe C. et al. A Survey on Reversible Watermarking for Multimedia Content: A Robustness Overview, IEEE Access, vol. 7, 2019, pp. 132662-132681.