Инженер
Если прошлая статья была скорее для затравки, то теперь пришло время проверить способности Джулии в распараллеливании на своей машине.
from numpy import*
import matplotlib.pyplot as plt
x= arange(-4,30,0.01)
def w(a,b,t):
f =(1/a**0.5)*exp(-0.5*((t-b)/a)**2)* (((t-b)/a)**2-1)
return f
plt.title("Вейвлет «Мексиканская шляпа»:\n$1/\sqrt{a}*exp(-0,5*t^{2}/a^{2})*(t^{2}-1)$")
y=[w(1,12,t) for t in x]
plt.plot(x,y,label="$\psi(t)$ a=1,b=12")
y=[w(2,12,t) for t in x]
plt.plot(x,y,label="$\psi_{ab}(t)$ a=2 b=12")
y=[w(4,12,t) for t in x]
plt.plot(x,y,label="$\psi_{ab}(t)$ a=4 b=12")
plt.legend(loc='best')
plt.grid(True)
plt.show()
Всех с пятницей! В своём прошлом посте про хеш-стеганографию я предложил иной подход в стеганографии — не вкраплять никакой информации в контейнер, а просто упорядочивать контейнеры в нужном порядке и тем самым передавать скрытую информацию. Два дня назад romabibi опубликовал proof of consept для хеш-стеганографии в соц.сети вКонтакте.
Однако в использовании картинок как контейнеров есть важный изьян. Цитирую коммент alekseev_ap:
Всё это очень интересно, но КПД такой системы чрезвычайно низкий. Сколько надо отправить десятков (а то и сотен) килобайт чтобы передать строку из нескольких слов?!
Действительно, если изображение весит условно 0.5 — 2 Мбайт, а на каждое изображение мы передаем от 1 до 3 нибллов, то получаемая скорость очень мала: от 0.5 до 6 B/MB
Поэтому для практического применения нужно найти такой контейнер, который обладал бы следующими свойствами:
Итак, капитан-очевидность решение: необходимо осуществлять хеш-стеганографию в больших датасетах. Одна строка — один ниббл (полубайт).
Gif-анимация, показывающая суть хеш-стеганографии в датасетах. Разумеется на практике нужно сжать и зашифровать перед стеганографией