СУЧАСНІ МЕТОДИ ЦИФРОВОГО ВОДЯНОГО МАРКУВАННЯ ЗОБРАЖЕНЬ: КЛАСИФІКАЦІЯ, АНАЛІЗ І ТЕНДЕНЦІЇ РОЗВИТКУ

Анотація

У статті представлено комплексний огляд сучасних методів цифрового водяного маркування зобра- жень, що використовуються для забезпечення авторських прав, перевірки автентичності та відстеження джерел розповсюдження цифрового контенту.Мета роботи полягає в систематизації підходів до цифрового маркування зображень, зокрема традиційних, гібридних і заснованих на глибокому навчанні, а також у виявленні їх технічних характеристик, сильних і слабких сторін, практичної ефективності та науково-технологічних викликів у контексті цифрової безпеки.Методологія дослідження базується на системному аналізі актуальних наукових джерел, включаючи рецен- зовані публікації, оглядові статті, експериментальні дослідження та прикладні реалізації алгоритмів цифрового водяного маркування. Для класифікації методів використано низку ключових технічних і функціональних критеріїв, зокрема: стійкість до атак, прозорість маркування, складність реалізації, обчислювальна ефективність, можли- вість сліпого виявлення (blind detection), адаптивність до типу зображень, а також широта сфер застосування.Порівняння методів здійснювалося з урахуванням їх здатності забезпечувати баланс між цими характеристиками, що дозволяє визначити оптимальні підходи для практичного застосування в умовах зростаючих вимог до цифрової безпеки, приватності та захисту інтелектуальної власності.Наукова новизна роботи полягає у цілісному узагальненні еволюції методів водяного маркування із фокусом на сучасні технологічні тенденції, серед яких виокремлюються: інтеграція глибокого навчання для підвищення ав- тономності алгоритмів; поєднання водяного маркування з криптографією та блокчейном; розробка адаптивних рішень, здатних масштабуватися під різні формати зображень і умови використання.Висновки. Цифрове водяне маркування залишається стратегічно важливим інструментом захисту цифрового контенту. Проаналізовані методи демонструють широкий спектр рішень із різним ступенем прозорості, стійко- сті до атак та обчислювальної ефективності. Традиційні підходи, засновані на обробці у просторі або частотній області, є добре вивченими, але мають обмежену адаптивність. Гібридні методи поєднують переваги класичних рішень, проте потребують оптимізації для протидії сучасним атакам. Методології на основі глибокого навчан- ня забезпечують новий рівень функціональності, зокрема можливість маркування без доступу до оригіналу (blind watermarking), однак стикаються з викликами, пов’язаними з високими ресурсними витратами та браком стан- дартів. У контексті цифрової трансформації суспільства актуальними стають дослідження, спрямовані на роз- робку надійних, масштабованих і нормативно врегульованих систем водяного маркування, здатних ефективно функціонувати в умовах зростаючих вимог до безпеки, приватності та інтероперабельності цифрових платформ.