КОНЦЕПЦИЯ ВНУТРЕННЕЙ РЕСТРУКТУРИЗАЦИИ ДАННЫХ ДЛЯ ПОВЫШЕНИЯ БЕЗОПАСНОСТИ ИНФОРМАЦИОННОГО РЕСУРСА

Авторы

  • Владимир Викторович Баранник д-р техн. наук, профессор, Харьковский национальный университет Воздушных Сил им. И. Кожедуба., Ukraine
  • Юрий Николаевич Рябуха д-р техн. наук, Харьковский национальный университет Воздушных Сил им. И. Кожедуба., Ukraine
  • Иван Михайлович Тупица преподаватель, Харьковский национальный университет Воздушных Сил им. И. Кожедуба., Ukraine
  • Валерий Владимирович Баранник студент, Харьковский национальный университет радиоэлектроники., Ukraine
  • Дмитрий Борисович Жуйков доцент кафедры военно-технической и военно-специальной подготовки, факультет подготовки офицеров запаса по контракту, Харьковский национальный университет Воздушных Сил им. И. Кожедуба., Ukraine

DOI:

https://doi.org/10.30837/1563-0064.2(85).2019.184755

Ключевые слова:

data restructuring, coding, a quantitative sign, clustering, data protection

Аннотация

Разрабатывется концепция внутреннейреструктуризации данных по количественномупризнаку в целях повышения защиты данныхинформационного ресурса. Исследуется процесскластеризации элементов сообщения во множестве.Анализируются преимущества применениявнутренней реструктуризации данных по сравнениюс методами внешней реструктуризации.

Библиографические ссылки

Selomon D. Szhatie dannyh, izobrazhenij i zvuka: Per.s angl. V.V. CHepyzhova. M.: Tekhnosfera, 2004. 368 s.

Kudryashov B.D. Teoriya informacii. SPb: Piter, 2009.320s.

Gonsales R. Cifrovaya obrabotka izobrazhenij / R.Gonsales, R. Vuds. M.: Tekhnosfera, 2005. 1073p.

Miano J. Compressed image file formats: JPEG, PNG,GIF, XBM, BMP / by John Miano, 1999. 264 p.

Miano J.. Formats and image compression algorithmsin action [Text] K.: Triumph, 2013. 336p.

Lazarovych I., Melnychuk S., Kozlenko M.Optimization of entropy estimation computing algoritmfor random signals in digital communication devices //Advanced Trends in Radioelecrtronics,Telecommunications and Computer Engineering(TCSET), 14th International Conference, 2018. P. 1073-1078.

Mandel' I. D. Klasternyj analiz. M.: Finansy iStatistika,, 1988.

Pratt W. K., Chen W. H., Welch L. R. Slant transformimage coding // Proc. Computer Processing incommunications. New York: Polytechnic Press, 1969. P.6384.

Jain A., Murty M., Flynn P. Data clustering: A review// ACM Computing Surveys. 1999. Vol. 31, no. 3. P.264–323.

Ding Z., Chen H., Gua Y., Peng Q. GPU acceleratedinteractive space-time video matting // In ComputerGraphics International. 2010. P. 163168.

Lee S. Y., Yoon J. C. Temporally coherent videomatting. Graphical Models 72. 2010. P. 25-33.

Voroncov K.V. Algoritmy klasterizacii imnogomernogo shkalirovaniya. Kurs lekcij. MGU, 2007.

Tso B., Mather P.M. Classification methods forremotely sensed data. US, CRC Press, 2009, 349 p.

Grundmann M., Kwatra V., Han M., Essa I. Efficienthierarchical graph based video segmentation. IEEECVPR. 2010. P. 8591.

Zhang Y., Negahdaripour S. and Li Q. Error-resilientcoding for underwater video transmission // OCEANS2016 MTS/IEEE Monterey, Monterey, CA, 2016, P. 1-7.

Barannik V., Tupitsya I., Sidchenko S. andTarnopolov R., The method of crypto-semanticpresentation of images based on the floating scheme inthe basis of the upper boundaries . Problems ofInfocommunications Science and Technology (PICS&T): 2 Intern. scient.-pract. conf., (Kharkiv, Ukraine,octob. 13-15, 2015). Kharkiv: 2015. P. 248-250.

Barannik V., S. Sidchenko, I. Tupitsya and S. Stasev,Synthesis of combined crypto-compressed systems forproviding safety video information in info-communications // 2015 IEEE East-West Design & TestSymposium (EWDTS), Batumi, Georgia, 2015, P. 1-4.

Barannik V., Tupitsya I., Shulgin S., Sidchenko S. andLarin V. The application for internal restructuring thedata in the entropy coding process to enhance theinformation resource security // IEEE East-West Design& Test Symposium (EWDTS), Yerevan, Armenia, 2016.P. 561-565.

Barannіk V.V., Tupitsya І.M., Barannіk V.V.,Sorokun A.D. Tekhnologіya klasterizacії danihіnformacіjnogo resursu za kіl'kіsnoyu oznakoyu resursa //Naukoєmnі tekhnologії № 4(40). K., 2018. S. 398-404.

Tupitsya І.M. Metodologіya restrukturizacії danihіnformacіjnogo resursu dlya pіdvishchennya efektivnostіstatistichnogo koduvannya // Naukoєmnі tekhnologії №2(42). К., 2019. P. 262-269.

Barannik V., Tupitsya I., Dodukh O., Barannik V. andParkhomenko M. The Method of Clustering InformationResource Data on the Sign of the Number of Series ofUnits as a Tool to improve the Statistical CodingEfficiency // 2019 IEEE 15th International Conference onthe Experience of Designing and Application of CADSystems (CADSM) February 26 – March 2, 2019Polyana-Svalyava (Zakarpattya), Ukraine, pp. 3/32-3/36.,DOI: 10.1109/CADSM.2019.8779243

Загрузки

Опубликован

2019-06-27

Выпуск

№ 2(85) (2019)

Раздел

Статті

Лицензия

Copyright (c) 2019 Радиоэлектроника и информатика

Лицензия Creative Commons

Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial-ShareAlike» («Атрибуция — Некоммерческое использование — На тех же условиях») 4.0 Всемирная.

The author(s) of a manuscript agree that if the manuscript is accepted  for publication in “Radioelectronics&Informatics Journal”, the published article will be copyrighted using a Creative Commons “Attribution-Non Commercial-Share Alike” license. This license allows the author(s) to retain the copyright, but also allows others to freely copy, distribute, and display the copyrighted work, and derivative works based upon it, under certain specified conditions.