РАЗРАБОТКА АЛГОРИТМА ПОДТВЕРЖДЕНИЯ ПОДЛИННОСТИ ВИДЕОДАННЫХ, ПОЛУЧЕННЫХ ДРОНАМИ ВИДЕОНАБЛЮДЕНИЯ

Содержание

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность: в современном мире использование дронов для видеонаблюдения становится все более распространенным, что увеличивает необходимость разработки надежных методов подтверждения подлинности полученных данных. В условиях роста угроз кибербезопасности и фальсификации видеоматериалов актуальность темы значительно возрастает. Новые технологии и методы защиты видеоданных позволяют повысить безопасность и эффективность систем видеонаблюдения, что делает исследование особенно важным в текущих условиях.

Проблема: существующие методы проверки подлинности видеоданных, полученных с помощью дронов, недостаточно развиты и не обеспечивают достаточной надежности. Это создает риск использования фальсифицированных данных для различных целей, что может привести к серьезным последствиям.

Цель: разработать эффективный алгоритм подтверждения подлинности видеоданных, полученных дронами видеонаблюдения.

Задачи:

1. 1) Изучить существующие методы проверки подлинности видеоданных.
2. 2) Разработать критерии для оценки подлинности видеоданных.
3. 3) Создать модель алгоритма подтверждения подлинности.
4. 4) Провести экспериментальную проверку разработанного алгоритма.
5. 5) Проанализировать результаты и предложить рекомендации по внедрению.

Объект исследования: процесс получения и обработки видеоданных с дронов видеонаблюдения.

Предмет исследования: ключевые свойства видеоданных, методы их аутентификации и подтверждения подлинности.

Гипотеза: если использовать современные методы анализа и сравнения видеоданных, то можно повысить надежность подтверждения их подлинности.

Методы: Анализ научной литературы., Изучение интернет-источников., Сравнение и сопоставление полученных данных.

Научная новизна: исследование способствует развитию теоретических основ в области аутентификации видеоданных и расширяет понимание методов защиты информации в системах видеонаблюдения. Новизна заключается в разработке комплексного алгоритма, учитывающего особенности видеоданных, полученных дронами.

Практическая значимость: результаты могут быть внедрены в системы видеонаблюдения для повышения их надежности и защиты от фальсификаций. Алгоритм пригоден для использования в правоохранительных органах, охранных структурах и системах мониторинга.