The method for secure video streaming over distributed networks.pdf Неотъемлемым атрибутом большинства видеосистем становится использование потоковойпередачи видеоинформации по компьютерным сетям. Но при передаче информациипо открытому каналу связи неизбежно встает задача её защиты. Наиболее частодля решения этой задачи используется шифрование передаваемых данных. Но большинствотрадиционных систем шифрования не могут напрямую использоваться дляработы с потоковой видеоинформацией [1]. Альтернативным решением задачи защитыпередаваемой информации может служить система мультиплексирования трафика [2].Такая модель (рис. 1), по сути, является схемой разделения секрета, участникамикоторой являются промежуточные узлы сети, а в роли проекций выступают производныечасти исходных данных, полученные в результате сегментирования. В качествеединицы исходных данных, подлежащих сегментированию, естественным образомвыступает кадр видеопотока. В основе любого алгоритма сегментирования лежитпринцип разбиения множества всех точек изображения на некоторое количество непе-ресекающихся классов. Задачей в данном случае является поиск такого способа разбиения,при котором практическая ценность перехваченной аналитиком информациибыла бы минимальной. Основной подход к решению данной задачи заключается в восстановленииисходного изображения на основе некоторого (неполного) числа проекцийметодами интерполяции и экстраполяции [3].Рис. 1. Модель системы мультиплексирования трафикаЦелью восстановления изображения h(x, y), скомпонованного из проекций, являетсяполучение из него при помощи некоторой обработки изображения /(ж,у), котороеблизко к идеальному изображению / (ж, у) по заданному критерию. В результате проведенныхисследований был предложен способ образования проекций на основе значения/ (ж, у). Каждая проекция в результате сегментирования будет включать в себя точкииз определенного диапазона яркости, число которых определяется числом проекций.В схеме с двумя проекциями эти классы задаются следующим образом:Ро (ж,У)1 M1-1 M2-1. . / ( x x=0 y=0 ,y )p i = s (Ж y) / (ж,У) >1 M1-1 M2-1M1M2 . . / ( x ,y )x=0 y=0А для случая произвольного числа n = 2k (k > 1) проекций определение классовпроисходит рекуррентно:Pi (x ,y)2k- 1M1M2 . / (x ,y)(x,y)eP jPi+1 = < (x,y)2k-1f (x,y) > 1 1 f ( (x,y)ep j x , y)Здесь Pj - это класс, полученный для схемы с 2k-1 проекциями, т. е. j e [0; 2k-1] ,а i = 2 j. Поскольку при переходе точки из изображения в проекцию её координатысохраняются, некоторое количество точек в проекции будет не определено, т. е. будутобразованы «яркостные» разрывы. Особенность разрывов такого рода состоит в том,что применяемое для них «сглаживание» не обеспечивает необходимого результата,а дисперсия ошибки интерполяции с увеличением числа проекций в системе растетбыстрее, чем для случайного разрыва. Кроме того, поскольку выборка данных в проекциюне случайна, возможность линейного прогнозирования отсутствующих данныхтакже исключена.Представленный метод реализован в качестве фильтра Microsoft DirectShow, предназначенногодля преобразования кадра исходного видеопотока в проекцию производноговидеопотока с помощью яркостного метода сегментирования.

Скачать электронную версию публикации