Розробка програмних засобів передачі та аналізу прихованих даних засобами нейронних мереж

Abstract

Кваліфікаційна робота присвячена побудові фреймворку, який дозволяє агрегатувати різні методи та архітектури нейронних мереж незалежно один від одного та мови програмування, обраної для реалізації, для того, щоб забезпечити єдину систему управління та розширення методів. У першому розділі даної роботи докладно розглядається проблема можливості організації прихованих каналів шляхом використання нейронних мереж та можливі шляхи її вирішення. У другому розділі розглядається необхідна теоретична база та відомості про приховані канали та стеганографічні методи, що використовуються в сучасній комп'ютерній безпеці. Також досліджено існуючі методи та підходи до реалізації прихованих каналів та стеганографічних контейнерів. Розглядаються наведені реалізації методів Deep Steganography, HiDDeN. Також запропоновано розширення методу Deep Steganography, яке дозволяє збільшити можливий обсяг переданої секретної інформації за один сеанс передачі даних. Третій розділ розглядає ключові особливості розробленого фреймворку — використовувані компоненти, підходи, розроблену архітектуру та інші деталі. Також описано сценарій використання фреймворку можливими користувачами системи на практиці. Наводяться результати продуктивності та швидкості роботи з різними методами у рамках взаємодії з фреймворком. Thesis deals with the construction of a framework that allows aggregating different methods and architectures of neural networks independently of each other and the programming language chosen for implementation, in order to provide a unified system of management and extension of methods. In the first section of this work, the problem of the possibility of organizing hidden channels through the use of neural networks and possible ways of solving it is considered in detail. The second chapter deals with the necessary theoretical background and information about covert channels and steganographic methods used in modern computer security. Existing methods and approaches to the implementation of hidden channels and steganographic containers are also investigated. The following implementations of the Deep Steganography, HiDDeN methods are considered. An extension of the Deep Steganography method is also proposed, which allows to increase the possible amount of transmitted secret information during one data transfer session. The third section examines the key features of the developed framework—the components used, the approaches, the developed architecture, and other details. The scenario of using the framework by possible users of the system in practice is also described. The results of performance and speed of work with various methods in the framework of interaction with the framework are given.