ІНТЕЛЕКТУАЛЬНІ МЕТОДИ АНАЛІЗУ ВІДЕОПОТОКУ ДЛЯ ВИЯВЛЕННЯ ПРИХОВАНИХ ПОВІДОМЛЕНЬ

Анотація

Актуальність дослідження зумовлена стрімким зростанням обсягів відеоданих та ускладненням методів стеганографії, що становить значні ризики для інформаційної безпеки та робить неефективним використання традиційних засобів контролю. Традиційні алгоритми цифрової обробки сигналів не забезпечують достатнього рівня точності та стійкості у виявленні прихованих повідомлень, особливо за наявності шумових перешкод та динамічно змінюваних потоків даних. Це зумовлює потребу впроваджувати інтелектуальні підходи, які поєднують методи комп’ютерного зору, машинного навчання та мультимодального аналізу.Мета статті – обґрунтувати та розробити інтелектуальні методи аналізу відеопотоку для виявлення прихованих повідомлень, що має забезпечити підвищення захищеності інформаційного середовища та ефективність сучасних алгоритмів штучного інтелекту за умов зростання кіберзагроз.Методологія дослідження ґрунтується на поєднанні системного аналізу відеопотоку, методів машинного навчання, глибоких нейронних мереж та мультимодальних підходів до обробки даних. Використано принципи інтеграції алгоритмів комп’ютерного зору з класифікаційними моделями, зокрема згортковими та рекурентними мережами, а також механізмами самоуваги трансформерів. Застосовано порівняльний аналіз ефективності різних архітектур, моделювання роботи систем у режимі реального часу та оцінку їхньої стійкості до маніпуляцій.Результати дослідження полягають у визначенні придатності традиційних та інтелектуальних методів для завдань ідентифікації прихованих сигналів. Доведено, що глибоке навчання та мультимодальні системи забезпечують значно вищу точність і адаптивність порівняно з традиційними підходами. Встановлено, що інтегровані архітектури аналізують просторові, часові й контекстуальні характеристики відео, створюють передумови для підвищення ефективності виявлення прихованих повідомлень у кіберзахисті, прикордонному контролі та моніторингу критичної інфраструктури.Висновки підтверджують, що застосування інтелектуальних методів аналізу відеопотоку дає змогу долати обмеження традиційних рішень та істотно зміцнює інформаційну безпеку. Водночас виявлено основні проблеми впровадження: значні обчислювальні витрати, дефіцит анотованих мультимодальних даних, низька інтерпретованість результатів і вразливість до adversarial-атак. Перспективи подальших досліджень пов’язані з розробленням адаптивних архітектур на основі continual learning і federated learning, оптимізацією моделей для енергоефективного функціонування, упровадженням explainable AI для підвищення прозорості роботи алгоритмів, а також зі створенням уніфікованих протоколів інтеграції з іншими засобами кіберзахисту. Очікується, що ці рішення сформують нове покоління інтелектуальних систем відеоаналізу, здатних ефективно реагувати на сучасні та майбутні інформаційні загрози.