Analysis of chi-squared divergence changes by filtering of stego images formed according to UNIWARD embedding methods
Вісник НТУУ "КПІ". Серія Радіотехніка, Радіоапаратобудування.
Переглянути архів Інформація| Поле | Співвідношення | |
| Title |
Analysis of chi-squared divergence changes by filtering of stego images formed according to UNIWARD embedding methods
Анализ изменений хи-квадрат расстояния между распределениями яркости пикселей при фильтрации стеганограмм, сформированных согласно методу UNIWARD Аналiз змiн хi-квадрат вiдстанi мiж розподiлами яскравостi пiкселiв при фiльтрацiї стеганограм, сформованих згiдно методу UNIWARD |
|
| Creator |
Progonov, D. O.
|
|
| Description |
Counteraction to sensitive information leakage is topical task today. Special interest is taken on early detection of hidden (steganographic) information transferring by data transmission in communication systems. Message (stego data) embedding is provided by alteration of cover files, such as digital images, according to used steganographic algorithm. Reliable detection of formed stego images requires usage of targeted stegdetector that needs a priori information about specific distortions (signatures) of cover due to data hiding. It makes detection systems vulnerable to zero-day attack – usage by malefactors the previously unknown embedding algorithms. Therefore it is required development of universal (blind) stegdetectors that are capable to reliable revealing of stego images even in case of limited or absence information about used embedding method. Creation of blind stegdetector requires determination of cover image parameters that are sensitive to any alteration caused by message hiding. As such parameters it is proposed to use information-theoretic estimations (chi-square divergence) of pixels brightness distribution distortion due to stego data embedding. For amplification of these distortions it is used image pre-processing with median and Wiener filters. The case of adaptive messages hiding in cover images according to UNIWARD methods is considered. It is revealed that usage of chi-square divergence allows reliably detection of small alteration of cover image even in case of low cover payload (less than 10\%). Different character of chi-square divergence changes for filtered images by information hiding in spatial and JPEG domains allows determine type of used embedding domain. В работе исследованы изменения хи-квадрат расстояния между распределениями значений яркости пикселей изображений-контейнеров и стеганограмм при проведении фильтрации. Рассмотрен случай формирования стеганограмм с использованием адаптивных методов UNIWARD. Показано, что использование медианного и винеровского фильтров дает возможность выявлять слабые различия в распределениях яркости пикселей изображений-контейнеров и стеганограмм, даже в случае малого заполнения контейнеров стегоданными (менее 10\%). Выявлено, что характер изменений хи-квадрат расстояния между распределениями значений яркости пикселей исходных и обработанных стеганограмм существенно зависит от области встраивания стегоданных в изображение-контейнер. Анализ данных изменений при проведении стегоанализа цифровых изображений дает возможность определять область встраивания стегоданных в изображение-контейнер, что представляет интерес для выбора эффективных методов деструкции сформированных стеганограмм. 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. |
|
| Publisher |
National Technical University of Ukraine "Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute"
|
|
| Date |
2019-03-30
|
|
| Type |
info:eu-repo/semantics/article
info:eu-repo/semantics/publishedVersion |
|
| Format |
application/pdf
|
|
| Identifier |
//radap.kpi.ua/radiotechnique/article/view/1553
|
|
| Source |
Visnyk NTUU KPI Seriia - Radiotekhnika Radioaparatobuduvannia; No 76 (2019); 72-76
Вестник НТУУ "КПИ". Серия Радиотехника, Радиоаппаратостроение; № 76 (2019); 72-76 Вісник НТУУ "КПІ". Серія Радіотехніка, Радіоапаратобудування; № 76 (2019); 72-76 2310-0389 2310-0397 |
|
| Language |
eng
|
|
| Relation |
//radap.kpi.ua/radiotechnique/article/view/1553/1406
|
|
| Rights |
Авторське право (c) 2019 Дмитро Прогонов
http://creativecommons.org/licenses/by/4.0 |
|