МЕТОДИ ПРИХОВУВАННЯ ДАНИХ У КОМП’ЮТЕРНИХ МЕРЕЖАХ: ВІД КЛАСИКИ ДО IoT ТА ШІ
DOI:
https://doi.org/10.31891/csit-2025-4-3Ключові слова:
мережева стеганографія, приховані канали, IoT, протоколи передачі, кібербезпека, стеганоаналіз, інформаційна безпекаАнотація
У статті здійснено комплексний аналіз сучасних методів приховування даних у комп’ютерних мережах, що формують окремий напрям інформаційної безпеки — мережеву стеганографію. Розглянуто еволюцію підходів до прихованої передачі інформації: від класичних методів модифікації полів мережевих пакетів до сучасних гібридних рішень, орієнтованих на середовища Інтернету речей (IoT), мобільні та високонавантажені мережі, а також нові транспортні протоколи. Запропоновано узагальнену класифікацію методів мережевої стеганографії залежно від змінюваних характеристик трафіку, зокрема модифікації вмісту пакетів, параметрів передачі та комбінованих підходів.
Особливу увагу приділено аналізу відомих представників мережевої стеганографії, таких як LACK, RSTEG, PadSteg, TranSteg, HICCUPS та методи, що використовують особливості сучасних протоколів, зокрема QUIC. Наведено порівняльну характеристику цих методів за показниками пропускної здатності, складності реалізації, вартості впровадження та стійкості до виявлення. Показано, що жоден із методів не є універсальним, а ефективність прихованого каналу визначається компромісом між обсягом переданих даних і рівнем його маскування.
Окремо розглянуто сучасні підходи до виявлення прихованих каналів, включаючи статистичний аналіз трафіку, методи машинного навчання, глибокий аналіз пакетів і часові методи стеганоаналізу. Обґрунтовано необхідність формалізації загроз, пов’язаних із використанням прихованих каналів, та оцінювання їх впливу на конфіденційність, цілісність і доступність інформації. Визначено перспективні напрями подальших досліджень, пов’язані з інтеграцією штучного інтелекту, розвитком IoT-інфраструктур і формуванням адаптивних систем протидії мережевій стеганографії.
##submission.downloads##
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2026 Mariia Kapustian

Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.