В статье рассмотрены вопросы скрытия текстовой информации в графическом файле. Предложена формула для скрытия текстовой информации в пикселях изображения. Разработана схема стеганографии для встраивания секретного текста в случайные пиксели изображения. В каждую строку пикселей исходного изображения предварительно встраиваются случайные байты. В результате проведенных операций получается изображение-ключ. Коды текста встраиваются в случайные байты пикселей заданного канал RGB. Для формирования секретного сообщения использованы символы таблицы ASCII кодов. Разработаны демонстрационные программы шифрования и дешифрования на языке программирования Python 3.5.2. В качестве ключа для дешифрования используется графический файл. Цель статьи – разработать алгоритм встраивания текстовой информации в случайные пикселы изображения. Среди методов сокрытия информации в графических изображениях широко используется метод LSB сокрытия информации, в котором младшие биты в байтах изображения, отвечающие за цветовое кодирование, заменяются битами секретного сообщения. Анализ методов сокрытия информации в графических файлах и моделирование алгоритмов показали повышение уровня защиты скрытой информации от обнаружения. С помощью предложенной схемы стеганографии и алгоритма встраивания байтов секретного сообщения в графический файл, значительно повышается защита от обнаружения скрытой информации. Достоинством данной схемы стеганографии заключается в том, что для дешифрования используется изображение-ключ, в который предварительно встраиваются случайные байты. Кроме того, все биты пикселей изображения-контейнера используются для отображения оттенков цвета. Также можно отметить, что разработанная схема стеганографии позволяет не только передавать секретную информацию, но и добавлять к изображению цифровые отпечатки или скрытые метки.

Актуальность: Современные системы контроля доступа уже не справляются с требованиями к безопасности, если опираются только на пароли, PIN-коды и другие классические способы аутентификации. Такие методы легко украсть, подобрать или передать другим людям, поэтому они становятся слабым звеном защиты. На этом фоне особенно востребованы решения, которые используют биометрию и умеют «понимать» поведение пользователя, а не только сверять введённые данные. Цель: В работе создаётся программная система, которая не просто идентифицирует человека по биометрическим признакам, но и оценивает, насколько типично он себя ведёт при попытке входа. Задача состоит в том, чтобы получить инструмент, способный вовремя заметить подозрительную активность и автоматически усилить защиту. Методы: В качестве технической основы выбраны методы компьютерного зрения и глубокого обучения, которые применяются для распознавания лиц в видеопотоке. Дополнительно используется модуль поведенческого анализа, отслеживающий последовательность и частоту попыток входа, время и контекст доступа. Система структурирована на несколько взаимосвязанных модулей: распознавание лиц, проверка прав по времени и зоне, оценка уровня риска. Результаты: Разработанный прототип показывает, что сочетание биометрии и поведенческих признаков позволяет заметно повысить качество контроля доступа. Если количество ошибок или необычных действий превышает заданный порог, система автоматически блокирует пользователя и запускает тревожный сценарий. Такой подход уменьшает вероятность несанкционированного входа и снижает нагрузку на администратора безопасности за счёт частичной автоматизации реагирования. Научная новизна: Предложенная система объединяет распознавание лиц и поведенческий анализ не как два отдельных слоя защиты, а как элементы единой архитектуры принятия решения. Это позволяет одновременно учитывать биометрические характеристики пользователя и контекст его действий – от времени и места доступа до паттернов неудачных попыток. Такой интегрированный подход формирует более гибкий и «умный» контур безопасности по сравнению с классическими однофакторными решениями.