DSA Faculty
API
← к списку преподавателей

Евсютин Олег Олегович

Московский институт электроники и математики им. А.Н. Тихонова

Профиль на hse.ru ↗ тел.: +7 (495) 772-95-90 | 12675 | +7 (923) 403-09-21
Публикаций
63
Языков
2
Наград
15
Конференций
0
Профиль Публикации (63) Курсы (9)

Профессиональные интересы

цифровые водяные знакиинформационная безопасностьцифровая обработка изображенийцифровая стеганография

Должности

  • Руководитель департамента — Московский институт электроники и математики им. А.Н. Тихонова, Департамент кибербезопасности
  • Заведующий кафедрой — Московский институт электроники и математики им. А.Н. Тихонова, Кафедра информационной безопасности киберфизических систем
  • Доцент — Московский институт электроники и математики им. А.Н. Тихонова, Кафедра информационной безопасности киберфизических систем
  • Ведущий научный сотрудник — Московский институт электроники и математики им. А.Н. Тихонова, Кафедра информационной безопасности киберфизических систем
  • Академический руководитель образовательной программы — Информационная безопасность и технологии искусственного интеллекта, Кибербезопасность

Био

  • · Начал работать в НИУ ВШЭ в 2019 году.

Образование

  • 2018 · Ученое звание: Доцент
  • 2012 · Кандидат наук: Национальный исследовательский Томский государственный университет
  • 2009 · Специалист: Томский государственный университет систем управления и радиоэлектроники, специальность «Комплексное обеспечение информационной безопасности автоматизированных систем», квалификация «Специалист по защите информации»

Награды и поощрения

  • · Благодарность проректора НИУ ВШЭ (ноябрь 2025)
  • · Благодарность проректора НИУ ВШЭ (октябрь 2024)
  • · Благодарность первого проректора НИУ ВШЭ (декабрь 2023)
  • · Почетная грамота Московского института электроники и математики (февраль 2021)
  • · Премия Правительства Российской Федерации (декабрь 2018)
  • · Надбавка за публикацию в журнале из Списка А (и приравненном к нему научном издании) (2025–2026, 2023–2024)
  • · Надбавка за публикацию в международном рецензируемом научном издании (2022–2023, 2021–2022, 2020–2021)
  • · Надбавка за регулярные публикации в международных рецензируемых научных изданиях (2024–2029)
  • · Лучший преподаватель — 2020–2025
  • · Группа высокого профессионального потенциала (кадровый резерв НИУ ВШЭ)Категория "Будущие профессора" (2020–2021)
  • · Лучший академический руководитель в номинации «Удовлетворенность студентов качеством образовательной программы» — 2023–2025
  • · Лучший академический руководитель в номинации «Прием иностранных студентов» — 2025
  • · Лучший академический руководитель в номинации «Цифровые навыки студентов» — 2025
  • · Лучший академический руководитель в номинации «Привлечение студентов» — 2023–2025
  • · Лучший академический руководитель в номинации «Межфакультетское взаимодействие» — 2023

Гранты и проекты

  • 2027 · «Методы встраивания цифровых водяных знаков в мультимедиа-данные с использованием мягких вычислений и помехоустойчивого кодирования», 2025–2027, грант РНФ № 25-11-00215.
  • 2024 · «Методы встраивания дополнительной информации в цифровые объекты, устойчивые к цифро-аналоговым и аналого-цифровым преобразованиям», 2021–2024, грант РНФ № 21-71-10113.
  • 2021 · «Методы встраивания информации в данные беспроводных сенсорных сетей и цифровые изображения для обеспечения безопасности в «интернете вещей», 2019–2021, грант РНФ № 19-71-00106.

Идентификаторы исследователя

Публикации (63)

Улучшенный алгоритм встраивания водяных знаков в пространственно-частотную область изображений

2024 · CHAPTER · ru

Применение цифровых водяных знаков (ЦВЗ) является перспективным средством защиты авторских прав на цифровой контент. В этом исследовании предлагается новый алгоритм невидимого встраивания ЦВЗ в гибридную пространственно-частотную область изображений с применением метаэвристической оптимизации, который отличается устойчивостью к различным атакам обработки изображений, включая JPEG-сжатие.

Методика сбора данных об активности вредоносного программного обеспечения под ОС Windows на базе MITRE ATT&CK

2024 · ARTICLE · ru

Цифровизация современной экономики привела к масштабному проникновению информационных технологий в различные сферы человеческой деятельности. Кроме положительных эффектов это крайне обострило проблему противодействия киберугрозам, реализация которых злоумышленниками часто влечет за собой тяжелые последствия. Вредоносное программное обеспечение (ВПО) занимает важное место на современном ландшафте киберугроз, наиболее громкие киберпреступления последних лет связаны с применением ВПО. В связи с этим активно развивается проблемная область противодействия ВПО и одним из перспективных направлений исследований в данной области является создание методов детектирования ВПО на основе машинного обучения. Однако слабым местом многих известных исследований является построение достоверных наборов данных для моделей машинного обучения, когда авторы не раскрывают особенности формирования, предобработки и разметки данных о ВПО, что компрометирует воспроизводимость этих исследований. В данной работе предлагается методика сбора данных об активности ВПО, основанная на матрице MITRE ATT&CK и Sigma-правилах, и рассчитанная на операционные системы семейства Windows. Предлагаемая методика направлена на повышение качества наборов данных, содержащих характеристики поведения ВПО и легитимных процессов, а также на сокращение времени разметки данных экспертным способом. Для апробации методики подготовлен программный стенд и проведены эксперименты, подтвердившие ее адекватность.

DOI ↗

FPGA implementation of robust and low complexity template-based watermarking for digital images

2024 · ARTICLE · en

Watermarking is a widespread technique for information protection and an invisible alternative to quick response codes. The literature mainly considers software implementations of watermarking methods, even though there are applications for which hardware watermarking solutions become preferable or the only possible option due to increased speed, power, or information safety requirements. A convenient, flexible, and universal solution for hardware development is intellectual property (IP) cores. IP cores are building blocks for creating processors on FPGA or ASIC. The main objective of this work is to present the implementation of the robust watermarking method in the form of an IP core suitable for image processing systems on processors. The main contribution of this work is that it is the first hardware implementation of template-based watermarking for modern neural network-based extraction methods. The paper briefly discusses the existing hardware solutions for embedding data, describes the implemented watermarking method and the implementation itself, and provides the key indicators of the resulting solution and a link to the public repository with the solution. The proposed watermarking scheme has good imperceptibility (PSNR of 39.66), bpp of 0.00097, and BER of less than 3% for attacks. The implementation supports a frequency of 120 MHz.

DOI ↗

Methods for countering attacks on image watermarking schemes: overview

2024 · ARTICLE · en

Image watermarking is an effective and promising technology. Robust watermarks, resistant to various attacks, allow authors and owners of digital images to protect their rights to digital content, control its distribution and confirm its authenticity. Most of the modern algorithms for robust image watermarking aim to achieve resistance to a large number of different attacks. However, some authors develop algorithms designed to counter targeted attacks. The study of such schemes allows developers of watermarking algorithms to evaluate special means of counteracting various attacks, and then use them to create new robust schemes, both targeted and universal ones. In this paper, we present an overview of robust image watermarking schemes in terms of countering targeted attacks. We review the state-of-the-art in the field of attacking robust watermarks and propose a four-level classification of attacks that includes different levels of attack implementation, including an attacker’s intent, characteristics of actions, the main target and an attack type. The proposed classification considers a watermark as an object of attack and summarizes various characteristics of attacks in a hierarchical manner. We analyze the means of countering common attacks such as image processing attacks, geometric attacks, print-scan and screen capture attacks, collusion attacks, and ambiguity attacks. Based on the results of our review, we highlight the most common methods of countering attacks and formulate promising areas of research in the field of methods for improving security of embedding schemes.

DOI ↗

Neural networks-based data hiding in digital images: overview

2024 · ARTICLE · en

Nowadays, neural networks are actively used for data hiding; however, there is currently no systematic knowledge regarding their utilization in this field. This is a significant gap, considering that neural network-based data hiding has already formed a large and quite independent area of research. This review aims to provide such systematization. It also provides a general framework of neural network usage for data hiding, comparisons of quantitative and qualitative indicators of the effectiveness of existing data hiding methods, and discussion and conclusions containing the most promising directions and tools for research in the field of data hiding using neural networks, as well as the main achievements and the persisting challenges. This work targets researchers looking for the most suitable data hiding method for their application, as well as the developers of data hiding methods.

DOI ↗

Image watermarking based on a ratio of DCT coefficient sums using a gradient-based optimizer

2024 · ARTICLE · en

Social networks and various websites provide a lot of tools for publishing and sharing digital images. However, publishing digital content online makes it vulnerable to illegal copying and distribution. An effective method for protecting images is watermarking technology, which embeds a logo or some kind of identifier into an image in an invisible way. If necessary, a watermark can be extracted from an image and used to prove authorship and ownership. A major challenge in designing image watermarking schemes is balancing embedding imperceptibility and resistance to various attacks. In this study, we propose a new robust and blind image watermarking algorithm that set a specific ratio of sum of discrete cosine transform (DCT) coefficient absolute values for each image block. We provide a balance between imperceptibility and robustness using a modern metaheuristic optimization algorithm called gradient-based optimizer, which finds the best vector of changes for mid-frequency DCT coefficients. An objective function of optimization algorithm is designed in such a way as to control the ratio of the sums of DCT coefficients absolute values to increase robustness and reduce a distortion level of an image block during embedding. Experimental results and comparison with some other image watermarking schemes demonstrate the high efficiency of the proposed algorithm in terms of imperceptibility and resistance to typical image processing attacks, such as changing brightness and contrast, sharpening, cropping, and others.

DOI ↗

ПРОБЛЕМЫ СОЗДАНИЯ СИСТЕМ КВАНТОВОГО РАСПРЕДЕЛЕНИЯ КЛЮЧЕЙ ДЛЯ МАГИСТРАЛЬНЫХ ЛИНИЙ БОЛЬШОЙ ПРОТЯЖЕННОСТИ

2024 · ARTICLE · ru

Рассмотрены проблемы создания систем квантового распределения ключей для магистральных линий большой протяженности. Приводятся результаты проектирования, макетирования и исследования аппаратуры, реализующей протокол квантового распределения ключей с фазово-временным кодированием.

DOI ↗ PDF ↗

Watermarking for social networks images with improved robustness through polar codes

2024 · ARTICLE · en

Protecting ownership of digital content is challenging in today’s online world, especially when sharing content through social networks and instant messengers. One possible solution is the use of watermarking; however, if the watermarking method is not robust enough, the watermark can get damaged or erased during transmission. This study introduces a template-based watermarking method with neural network-based extraction, strengthened by error-correcting polar codes, that is designed to work well on major social networks like Facebook, Facebook Messenger, VK, Telegram, Snapchat, Pinterest, and WhatsApp. The method can embed imperceptible (PSNR=39.66) watermarks ranging from 650 to 1600 bits for high-definition images (1920-by-1080 pixels) with small probability (0.01) of erroneous extraction after being transferred through social networks. The key feature of the method is its ability to work with real communication channels, as shown during its testing.

DOI ↗

Comparative study of metaheuristic optimization algorithms for image steganography based on discrete Fourier transform domain

2023 · ARTICLE · en

Image steganography and watermarking have demonstrated their efficiency in creating a covert communication channel and in digital image authentication respectively. The importance of cybersecurity tasks sets high efficiency requirements for information embedding methods. Many studies in this area focus on finding new ways to improve the embedding quality. One of them is to use metaheuristic optimization algorithms. The use of classical metaheuristics is common enough for a data hiding area. However, a lot of new metaheuristics have been proposed over the past few years. Their applicability has not yet been evaluated in the field of steganography and digital watermarking. In this paper, we present a comparative study on the efficiency of seven metaheuristic optimization algorithms for finding the best embedding options in the phase spectrum of the discrete Fourier transform (DFT). One of the contributions of our research is an improved DFT-based data hiding algorithm, which is a development of the error-free embedding algorithm we obtained earlier. The new algorithm also provides error-free extraction of embedded data, and it is distinguished by the high invisibility of embedding through the use of metaheuristic optimization. The use of metaheuristic optimization led to an increase in the PSNR value by an average of 2–6 % and an increase in the capacity value by an average of 16–25 %. Another important contribution of our research is the original formulation of the optimization problem for different classes of metaheuristics. The experimental results demonstrate the efficiency of metaheuristic optimization for solving data hiding problem. The Differential Evolution and the Particle Swarm Optimization showed the best values of embedding indicators among the classical metaheuristic optimization algorithms. The Gradient-Based Optimizer showed the highest efficiency among modern algorithms. Thus, our research indicates the relevance of further studies of other modern optimization algorithms for a data hiding area.

DOI ↗ PDF ↗

Эффективное и безошибочное сокрытие информации в гибридном домене цифровых изображений с использованием метаэвристической оптимизации

2023 · ARTICLE · ru

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.

DOI ↗

Курсы (9)