All issues

Решение общей проблемы информационного взрыва связано с системами автоматической обработки цифровых данных, включая их распознавание, сортировку, содержательную обработку и представление в виде, приемлемом для восприятия человеком. Естественным решением является создание интеллектуальных систем извлечения знаний из неструктурированной информации. При этом явные успехи в области обработки структурированных данных контрастируют со скромными достижениями в области анализа неструктурированной информации, в частности в задачах обработки текстовых документов. В настоящее время данное направление находится в стадии интенсивных исследований и разработок. Данная работа представляет собой системный обзор международных и отечественных публикаций, посвященных ведущему тренду в области автоматической обработки потоков текстовой информации, а именно интеллектуальному анализу текстов или Text Mining (TM). Рассмотрены основные задачи и понятия TM, его место в области проблемы искусственного интеллекта, а также указаны сложности при обработке текстов на естественном языке (NLP), обусловленные слабой структурированностью и неоднозначностью лингвистической ин- формации. Описаны стадии предварительной обработки текстов, их очистка и селекция признаков, которые, наряду с результатами морфологического, синтаксического и семантического анализа, являются компонентами TM. Процесс интеллектуального анализа текстов представлен как отображение множества текстовых документов в «знания», т.е. в очищенную от избыточности и шума совокупность сведений, необходимых для решения конкретной прикладной задачи. На примере задачи трейдинга продемонстрирована формализация принятия торгового решения, основанная на совокупности аналитических рекомендаций. Типичными примерами TM являются задачи и технологии информационного поиска (IR), суммаризации текста, анализа тональности, классификации и кластеризации документов и т. п. Общим вопросом для всех методов TM является выбор типа словоформ и их производных, используемых для распознавания контента в последовательностях символов NL. На примере IR рассмотрены типовые алгоритмы поиска, основанные на простых словоформах, фразах, шаблонах и концептах, а также более сложные технологии, связанные с дополнением шаблонов синтаксической и семантической информацией. В общем виде дано описание механизмов NLP: морфологический, синтаксический, семантический и прагматический анализ. Приведен сравнительный анализ современных инструментов TM, позволяющий осуществить выбор платформы, исходя из особенности решаемой задачи и практических навыков пользователя.

In general, solving the information explosion problem can be delegated to systems for automatic processing of digital data. These systems are intended for recognizing, sorting, meaningfully processing and presenting data in formats readable and interpretable by humans. The creation of intelligent knowledge extraction systems that handle unstructured data would be a natural solution in this area. At the same time, the evident progress in these tasks for structured data contrasts with the limited success of unstructured data processing, and, in particular, document processing. Currently, this research area is undergoing active development and investigation. The present paper is a systematic survey on both Russian and international publications that are dedicated to the leading trend in automatic text data processing: Text Mining (TM). We cover the main tasks and notions of TM, as well as its place in the current AI landscape. Furthermore, we analyze the complications that arise during the processing of texts written in natural language (NLP) which are weakly structured and often provide ambiguous linguistic information. We describe the stages of text data preparation, cleaning, and selecting features which, alongside the data obtained via morphological, syntactic, and semantic analysis, constitute the input for the TM process. This process can be represented as mapping a set of text documents to «knowledge». Using the case of stock trading, we demonstrate the formalization of the problem of making a trade decision based on a set of analytical recommendations. Examples of such mappings are methods of Information Retrieval (IR), text summarization, sentiment analysis, document classification and clustering, etc. The common point of all tasks and techniques of TM is the selection of word forms and their derivatives used to recognize content in NL symbol sequences. Considering IR as an example, we examine classic types of search, such as searching for word forms, phrases, patterns and concepts. Additionally, we consider the augmentation of patterns with syntactic and semantic information. Next, we provide a general description of all NLP instruments: morphological, syntactic, semantic and pragmatic analysis. Finally, we end the paper with a comparative analysis of modern TM tools which can be helpful for selecting a suitable TM platform based on the user’s needs and skills.

Сокрытие информации в цифровых изображениях является перспективным направлением кибербезопасности. Методы стеганографии обеспечивают незаметную передачу данных по открытому каналу связи втайне от злоумышленника. Эффективность встраивания информации зависит от того, насколько незаметным и робастным является скрытое вложение, а также от емкости встраивания. Однако показатели качества встраивания являются взаимно обратными и улучшение значения одного из них обычно приводит к ухудшению остальных. Баланс между ними может быть достигнут с помощью применения метаэвристической оптимизации. Метаэвристики позволяют находить оптимальные или близкие к ним решения для многих задач, в том числе трудно формализуемых, моделируя разные природные процессы, например эволюцию видов или поведение животных. В этой статье предлагается новый подход к сокрытию данных в гибридном пространственно-частотном домене цифровых изображений на основе метаэвристической оптимизации. В качестве операции встраивания выбрано изменение блока пикселей изображения в соответствии с некоторой матрицей изменений. Матрица изменений выбирается адаптивно для каждого блока с помощью алгоритмов метаэвристической оптимизации. В работе сравнивается эффективность трех метаэвристик, таких как генетический алгоритм (ГА), оптимизация роя частиц (ОРЧ) и дифференциальная эволюция (ДЭ), для поиска лучшей матрицы изменений. Результаты экспериментов показывают, что новый подход обеспечивает высокую незаметность встраивания, высокую емкость и безошибочное извлечение встроенной информации. При этом хранение и передача матриц изменений для каждого блока не требуются для извлечения данных, что уменьшает вероятность обнаружения скрытого вложения злоумышленником. Метаэвристики обеспечили прирост показателей незаметности и емкости по сравнению с предшествующим алгоритмом встраивания данных в коэффициенты дискретного косинусного преобразования по методу QIM [Evsutin, Melman, Meshcheryakov, 2021] соответственно на 26,02% и 30,18% для ГА, на 26,01% и 19,39% для ОРЧ, на 27,30% и 28,73% для ДЭ.

Data hiding in digital images is a promising direction of cybersecurity. Digital steganography methods provide imperceptible transmission of secret data over an open communication channel. The information embedding efficiency depends on the embedding imperceptibility, capacity, and robustness. These quality criteria are mutually inverse, and the improvement of one indicator usually leads to the deterioration of the others. A balance between them can be achieved using metaheuristic optimization. Metaheuristics are a class of optimization algorithms that find an optimal, or close to an optimal solution for a variety of problems, including those that are difficult to formalize, by simulating various natural processes, for example, the evolution of species or the behavior of animals. In this study, we propose an approach to data hiding in the hybrid spatial-frequency domain of digital images based on metaheuristic optimization. Changing a block of image pixels according to some change matrix is considered as an embedding operation. We select the change matrix adaptively for each block using metaheuristic optimization algorithms. In this study, we compare the performance of three metaheuristics such as genetic algorithm, particle swarm optimization, and differential evolution to find the best change matrix. Experimental results showed that the proposed approach provides high imperceptibility of embedding, high capacity, and error-free extraction of embedded information. At the same time, storage of change matrices for each block is not required for further data extraction. This improves user experience and reduces the chance of an attacker discovering the steganographic attachment. Metaheuristics provided an increase in imperceptibility indicator, estimated by the PSNR metric, and the capacity of the previous algorithm for embedding information into the coefficients of the discrete cosine transform using the QIM method [Evsutin, Melman, Meshcheryakov, 2021] by 26.02% and 30.18%, respectively, for the genetic algorithm, 26.01% and 19.39% for particle swarm optimization, 27.30% and 28.73% for differential evolution.