Башмаков Д.А., Прохожев Н.Н., Михайличенко О.В., Сивачев А.В. —
Применение матриц соседства пикселей для улучшения точности стеганоанализа неподвижных цифровых изображений с однородным фоном
// Кибернетика и программирование. – 2018. – № 1.
– С. 64 - 72.
DOI: 10.25136/2644-5522.2018.1.24919
URL: https://e-notabene.ru/kp/article_24919.html
Читать статью
Аннотация: Рассмотрена точность стеганоанализа с использованием алгоритма Weighted Stego в задачах пассивного противодействия каналам передачи данных, использующим метод встраивания в наименьший значащий бит пространственной области неподвижных цифровых изображений с цветовой моделью RGB. Проведено исследование зависимости точности стеганоанализа методом Weighted Stego от доли однородного фона в анализируемом изображении. Исследовано падение точности предсказания пикселей в фоновых областях изображения при использовании модели предсказания, предложенной авторами оригинального алгоритма Weighted Stego. Исследован алгоритм стеганоанализа Weighted Stego. В основу алгоритма стеганоанализа положена модель предсказания значений пикселей анализируемого изображения по соседним пикселям. Для оценки эффективности анализа использована коллекция BOWS2. Встраивание информации реализовано путём изменения наименьших значащих бит изображения в пространственной области с полезной нагрузкой от 3-5%%. Эффективность методов определена с учетом полученных истинно положительных, истинно отрицательных, ложноположительных и ложноотрицательных значений классификации изображений. Показано падение точности стеганоанализа методом Weighted Stego при увеличении доли однородного фона в анализируемом изображении. Предложен метод усовершенствования модели предсказания пикселей в основе Weighted Stego, позволяющий нивелировать падение точности при увеличении доли однородного фона в анализируемом изображении. Результаты работы полезны специалистом в области защиты информации в задачах обнаружения и противодействия скрытым канала передачи данных. Полученные результаты могут быть использованы при разработке систем стеганоанализа на базе алгоритма Weighted Stego.
Abstract: The article consideres the accuracy of the steganoanalysis using the Weighted Stego algorithm in passive data transmission channel countermeasures using the method of embedding the spatial region of fixed digital images with the RGB color model into the smallest significant bit. The dependence of the accuracy of steganoanalysis by the Weighted Stego method on the fraction of a homogeneous background in the analyzed image was studied. The drop in the accuracy of pixel prediction in the background areas of the image is investigated using the prediction model proposed by the authors of the original Weighted Stego algorithm. The Weighted Stego steganoanalysis algorithm is investigated. The basis for the steganoanalysis algorithm is a model for predicting the pixel values of the analyzed image from adjacent pixels. To assess the effectiveness of the analysis, the BOWS2 collection was used. Embedding information is realized by changing the least significant bits of the image in the spatial domain with a payload of 3-5 %%. The effectiveness of the methods is determined taking into account the obtained truly positive, truly negative, false positive and false negative values of the classification of images. The fall in the accuracy of steganoanalysis by the Weighted Stego method is shown with an increase in the fraction of a homogeneous background in the analyzed image. The method of improvement of the pixel prediction model in the basis of Weighted Stego is proposed, which allows to level out the drop in accuracy with increasing the fraction of a homogeneous background in the analyzed image. The results of the work are useful to a specialist in the field of information protection in the tasks of detecting and countering a hidden data channel. The obtained results can be used in the development of steganoanalysis systems based on the Weighted Stego algorithm.
Прохожев Н.Н., Сивачев А.В., Михайличенко О.В., Башмаков Д.А. —
Повышение точности стеганоанализа в области ДВП путем использования взаимосвязи между областями двумерного и одномерного разложений
// Кибернетика и программирование. – 2017. – № 2.
– С. 78 - 87.
DOI: 10.7256/2306-4196.2017.2.22412
URL: https://e-notabene.ru/kp/article_22412.html
Читать статью
Аннотация: В статье проведены исследования, направленные на повышение точности стеганоанализа на основе машинного обучения в области ДВП цифровых изображений. Выполнен анализ причин, вызывающих погрешность современных методов стеганоанализа на основе опорных векторов и предложены направления повышения качества обучения. В целях повышения качества обучения машины опорных векторов исследуется взаимосвязь областей одномерного и двумерного ДВП, а также влияние изменений коэффициентов высокочастотных областей двумерного ДВП на области коэффициентов одномерного ДВП. В качестве стеганографического воздействия применяется изменение значений младших значащих бит коэффициентов ДВП С учетом результатов исследований разработан оригинальный метод, обеспечивающий повышенную точность обнаружения факта встраивания информации в высокочастотные области двумерного ДВП изображения. Для подтверждения точности оригинального метода проводится его сравнительная оценка с несколькими современными методами стеганоанализа. Экспериментальные результаты сравнительной оценки подтверждают повышенную точность оригинального метода (в среднем на 10-15% по сравнению с рассматриваемыми современными методами) при детектировании факта стеганографического воздействия в высокочастотных областях HL и LH двумерного ДВП. В высокочастотной области HH оригинальный метод дает такую же точность, как современные методы, рассматриваемые в статье.
Abstract: The article contains the studies, which are aimed at improving the precision of steganalysis in the sphere of digital image DWT. The authors analyze the causes of inaccuracy of the modern stegoanalysis methods based upon the support vectors, then they offer the directions for improving the teaching quality. In order to improve the quality of teaching support vectors machine the authors study the interrelation between the spheres of one-dimensional and two-dimensional DWT and the influence of the changes in the coefficients of the high frequency spheres of the two-dimensional DWT upon the coefficient spheres of the one-dimensional DWT. The steganographic influence involves the change in the value of the lower meaning bit coefficients of the DWT. Considering the study results the authors develop an original method, guaranteeing greater precision in the sphere of finding incorporated information in the high frequency areas of the two-dimensional DWT image. In order to prove the precision of the original method, the authors compare it with some modern steganalysis methods. Experimental results of a comparative study prove that the original method provides for greater precision (generally 10-15% higher than other evaluated methods) when detecting the fact of steganographic influence in high frequency areas of HL and LH of the two-dimensional DWT. The original method also provides for the same precision in the high frequency HH area, as do other modern methods evaluated in this article.