Аналiз змiн хi-квадрат вiдстанi мiж розподiлами яскравостi пiкселiв при фiльтрацiї стеганограм, сформованих згiдно методу UNIWARD

  • D. O. Progonov Національний технічний університет України "Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського" http://orcid.org/0000-0002-1124-1497
Ключові слова: стегоаналiз, адаптивнi стеганографiчнi методи, метод UNIWARD, хi-квадрат вiдстань

Анотація

Протидія несанкціонованій передачі конфіденційних даних є актуальною та важливою задачею сьогодні. Особлива увага приділяється ранньому виявленню прихованої (стеганографічної) передачі інформації при обміні повідомленнями в інформаційно-комунікаційних системах. Приховання повідомлень (стегоданих) проводиться шляхом внесення змін до файлів-контейнерів, зокрема цифрових зображень. Забезпечення високої імовірності виявлення сформованих стеганограм потребує застосування спеціалізованих стегодетекторів, заснованих на використанні апріорних даних щодо використаного стеганографічного алгоритму. Це призводить до зниження ефективності системи виявлення у випадку атаки нульового дня (zero-day attack) – використання зловмисниками попередньо невідомих методів прихованням повідомлень. Внаслідок цього актуальною задачею є розробка універсальних (сліпих) стегодетекторів, здатних з високою точністю виявляти стеганограми в умовах обмеженості або навіть відсутності апріорних даних щодо використаного стеганографічного алгоритму. Вирішення даної задачі потребує виявлення та аналізу слабких змін параметрів зображення-контейнеру, обумовлених вбудовуванням стегоданих. Для підсилення даних змін в роботі запропоновано проводити попередню обробку (фільтрацію) досліджуваних зображень з використанням медіанного та вінеровського фільтрів. Розглянуто випадок формування стеганограм з використанням новітніх адаптивних методів UNIWARD. Показано, що попередня фільтрація стеганограм дозволяє виявити слабкі відмінності в розподілі значень яскравості пікселів зображень-контейнерів та стеганограм, навіть у випадку малого заповнення контейнерів стегоданими (менше 10\%). Виявлено, що характер змін хі-квадрат відстані між розподілами значень яскравості пікселів зображень-контейнерів та стеганограм суттєво залежить від області вбудовування стегоданих до контейнеру. Врахування даних змін при проведенні стегоаналізу цифрових зображень дає можливість визначати область приховання повідомлень та, відповідно, обирати ефективні методи деструкції стеганограм.

Біографія автора

D. O. Progonov, Національний технічний університет України "Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського"

Прогонов Д. О., к.т.н., доцент кафедри фізико-технічних засобів захисту інформації Фізико-технічного інституту

Посилання

Fridrich J. (2009) Steganography in Digital Media. DOI: 10.1017/cbo9781139192903

Kodovský J. and Fridrich J. (2012) Steganalysis of JPEG images using rich models. Media Watermarking, Security, and Forensics 2012. DOI: 10.1117/12.907495

Fridrich J. and Kodovsky J. (2012) Rich Models for Steganalysis of Digital Images. IEEE Transactions on Information Forensics and Security, Vol. 7, Iss. 3, pp. 868-882. DOI: 10.1109/tifs.2012.2190402

Holub V., Fridrich J. and Denemark T. (2014) Universal distortion function for steganography in an arbitrary domain. EURASIP Journal on Information Security, Vol. 2014, Iss. 1. DOI: 10.1186/1687-417x-2014-1

Davidson J., Bergman C. and Bartlett E. (2005) An artificial neural network for wavelet steganalysis. Mathematical Methods in Pattern and Image Analysis. DOI: 10.1117/12.615280

Progonov D. (2018) Information-Theoretic Estimations of Cover Distortion by Adaptive Message Embedding. Information Theories and Applications, Vol. 25, No 1, pp. 47-62.

Filler T. and Fridrich J. (2010) Gibbs Construction in Steganography. IEEE Transactions on Information Forensics and Security, Vol. 5, Iss. 4, pp. 705-720. DOI: 10.1109/tifs.2010.2077629

Bishop C. (2006) Pattern Recognition and Machine Learning, Springer-Verlag, 738 p.

Kodovsky J., Fridrich J. and Holub V. (2012) Ensemble Classifiers for Steganalysis of Digital Media. IEEE Transactions on Information Forensics and Security, Vol. 7, Iss. 2, pp. 432-444. DOI: 10.1109/tifs.2011.2175919

Huiskes M.J. and Lew M.S. (2008) The MIR flickr retrieval evaluation. Proceeding of the 1st ACM international conference on Multimedia information retrieval - MIR '08. DOI: 10.1145/1460096.1460104

Avcibas I., Memon N. and Sankur B. (2003) Steganalysis using image quality metrics. IEEE Transactions on Image Processing, Vol. 12, Iss. 2, pp. 221-229. DOI: 10.1109/tip.2002.807363

Gonzalez R.C and Woods R. E. (2007) Digital Image Processing, Prentice Hall, 976 p.

Опубліковано
2019-03-30
Як цитувати
Progonov, D. (2019) «Аналiз змiн хi-квадрат вiдстанi мiж розподiлами яскравостi пiкселiв при фiльтрацiї стеганограм, сформованих згiдно методу UNIWAR»D, Вісник НТУУ "КПІ". Серія Радіотехніка, Радіоапаратобудування, (76), pp 72-76. Available at: //radap.kpi.ua/radiotechnique/article/view/1553 (Accessed: 27Травень2019).
Номер
Розділ
Захист інформації