Kryptografie je v dnešní době velmi frekventované slovo. Na bezpečnost přenášených zpráv je dlouhodobě kladen velký důraz a z tohoto důvodu mají specialisté mnoho práce s vymýšlením nových, stále dokonalejších a účinnějších metod šifrování. Vzhledem ke skutečnosti, že užívání či spíše zneužívaní kryptografie k zastření kriminální činnosti má vzestupný trend, specializované kryptoanalytické týmy mají neméně práce s odhalováním a dešifrování zpráv sloužících k výměně informací či řízení činností s kriminálním podtextem. Steganografie je doplňující metoda vedoucí k lepšímu zabezpečení zpráv. Tato metoda jde ruku v ruce s kryptografií a z toho důvodu odhalení takto zabezpečené zprávy není jednoduchou záležitostí. Tato diplomová práce pojednává o modelu detekování zpráv ukrytých pomocí programu OutGuess, využitím neuronových sítí jako klasifikátoru. Model neuronových sítí je velmi pružný ve schopnosti učit se obtížným a rozdílným problémům. Výsledky této práce představují model schopný téměř se stoprocentní účinností detekovat zprávy ukryté pomocí programu OutGuess.
Anotace v angličtině
Cryptography is one of very much spoken word nowadays. Security of messages transfer is very important and specialists have a work to think a new cryptography up. Cryptography, on the other hand, is used by jailbirds, so cryptanalysts have also very important job to detect and reveal and then decode the coded messages. Steganography is an additional method leading to better secure up messages which goes hand by hand with cryptography, therefore reveal of such a message is not easy. This thesis deals with neural network models which are able to detect steganography content coded by a program OutGuess using neural networks like taxonomist. Neural networks are methods which are very flexible in learning to different and difficult problems. Results in this paper show that used model had almost 100 % success in revealing steganography by means of OutGuess.
Klíčová slova
Steganografie, kryptografie, neuronové sítě
Klíčová slova v angličtině
Steganography, Cryptography, Neural networks
Rozsah průvodní práce
62
Jazyk
CZ
Anotace
Kryptografie je v dnešní době velmi frekventované slovo. Na bezpečnost přenášených zpráv je dlouhodobě kladen velký důraz a z tohoto důvodu mají specialisté mnoho práce s vymýšlením nových, stále dokonalejších a účinnějších metod šifrování. Vzhledem ke skutečnosti, že užívání či spíše zneužívaní kryptografie k zastření kriminální činnosti má vzestupný trend, specializované kryptoanalytické týmy mají neméně práce s odhalováním a dešifrování zpráv sloužících k výměně informací či řízení činností s kriminálním podtextem. Steganografie je doplňující metoda vedoucí k lepšímu zabezpečení zpráv. Tato metoda jde ruku v ruce s kryptografií a z toho důvodu odhalení takto zabezpečené zprávy není jednoduchou záležitostí. Tato diplomová práce pojednává o modelu detekování zpráv ukrytých pomocí programu OutGuess, využitím neuronových sítí jako klasifikátoru. Model neuronových sítí je velmi pružný ve schopnosti učit se obtížným a rozdílným problémům. Výsledky této práce představují model schopný téměř se stoprocentní účinností detekovat zprávy ukryté pomocí programu OutGuess.
Anotace v angličtině
Cryptography is one of very much spoken word nowadays. Security of messages transfer is very important and specialists have a work to think a new cryptography up. Cryptography, on the other hand, is used by jailbirds, so cryptanalysts have also very important job to detect and reveal and then decode the coded messages. Steganography is an additional method leading to better secure up messages which goes hand by hand with cryptography, therefore reveal of such a message is not easy. This thesis deals with neural network models which are able to detect steganography content coded by a program OutGuess using neural networks like taxonomist. Neural networks are methods which are very flexible in learning to different and difficult problems. Results in this paper show that used model had almost 100 % success in revealing steganography by means of OutGuess.
Klíčová slova
Steganografie, kryptografie, neuronové sítě
Klíčová slova v angličtině
Steganography, Cryptography, Neural networks
Zásady pro vypracování
Seznamte se se teorií stenografie
Popište základy kryptologie, kryptografie a kryptoanalýzy
Použijte neuronovou síť na rozpoznávání zakódované grafiky
Zhodnoťte použitou metodu
Zásady pro vypracování
Seznamte se se teorií stenografie
Popište základy kryptologie, kryptografie a kryptoanalýzy
Použijte neuronovou síť na rozpoznávání zakódované grafiky
Zhodnoťte použitou metodu
Seznam doporučené literatury
Bernd J., Practical Handbook on Image Processing for Scientific and Technical Applications, CRC 2004, ISBN: 978-0849319006
Pratt W., Digital Image Processing 2007, Wiley, 2007, 4th ed., ISBN:978-0-471-76777-0
Dostálek L., Vohnoutová M., Velký průvodce infrastrukturou PKI a technologií elektronického podpisu, Computer Press, Praha, 2006, 536 s., ISBN: 80-251-0828-7
Piper F., Murphy S., Kryptografie: Průvodce pro každého, Dokořán, 2006, 158 s., ISBN: 80-7363-074-5
Seznam doporučené literatury
Bernd J., Practical Handbook on Image Processing for Scientific and Technical Applications, CRC 2004, ISBN: 978-0849319006
Pratt W., Digital Image Processing 2007, Wiley, 2007, 4th ed., ISBN:978-0-471-76777-0
Dostálek L., Vohnoutová M., Velký průvodce infrastrukturou PKI a technologií elektronického podpisu, Computer Press, Praha, 2006, 536 s., ISBN: 80-251-0828-7
Piper F., Murphy S., Kryptografie: Průvodce pro každého, Dokořán, 2006, 158 s., ISBN: 80-7363-074-5
Přílohy volně vložené
1 CD disk
Přílohy vázané v práci
tabulky
Převzato z knihovny
Ano
Plný text práce
Přílohy
Posudek(y) oponenta
Hodnocení vedoucího
Záznam průběhu obhajoby
Student seznámil komisi s diplomovou prací. Součástí práce nebyla praktická ukázka.
Byly mu položeny následující dotazy.
Jakým způsobem se stanovuje počet vrstev a počet neuronů?
Jak vypadá detekce u standardu JPEG 2000?
Dá se použít metoda vkládání informací v rámci firmení komunikace?
Jaké je obecně praktické využití vaší práce v oblasti komerční bezpečnosti?
Jedná se o ochranu osobních údajů ze strany zaměstnavatele?
?
Student zodpověděl všechny dotazy v plném rozsahu.