(47-3) 10 * << * >> * Русский * English * Содержание * Все выпуски

Адаптивный алгоритм стеганографического встраивания данных в цифровые изображения, использующий некриптографические хеш-функции для их извлечения
М.А. Дрюченко 1

1 Воронежский государственный университет,
394018, Россия, г. Воронеж, Университетская площадь, д. 1

 PDF, 967 kB

DOI: 10.18287/2412-6179-CO-1215

Страницы: 415-425.

Аннотация:
Рассматривается адаптивный алгоритм стеганографического скрытия информации, основанный на итеративном внесении малозначительных искажений в блоки полноцветных изображений-контейнеров и использующий быстродействующие некриптографические хеш-функции для последующего извлечения скрытых данных. Особенностью алгоритма является модификация минимального числа элементов контейнера по сравнению с длиной скрываемых в него фрагментов сообщений, что позволяет увеличить показатели скрытой пропускной способности и снизить визуальную и статистическую заметность скрытых данных. Проводится сравнение алгоритма с современными алгоритмами адаптивного пространственного стегоскрытия в части оценки уровня искажающих изменений контейнеров. Рассматривается вариант повышения пропускной способности алгоритма за счёт мультиплексирования скрытых каналов, использующих общее подмножество элементов контейнера при встраивании в них различных сообщений.

Ключевые слова:
стеганографическое скрытие информации, некриптографические хеш-коды, циклические избыточные коды.

Цитирование:
Дрюченко, М.А. Адаптивный алгоритм стеганографического встраивания данных в цифровые изображения, использующий некриптографические хеш-функции для их извлечения / М.А. Дрюченко // Компьютерная оптика. – 2023. – Т. 47, № 3. – С. 415-425. – DOI: 10.18287/2412-6179-CO-1215.

Citation:
Dryuchenko MA. An adaptive image steganography algorithm based on the use of non-cryptographic hash functions for data extraction. Computer Optics 2023; 47(3): 415-425. DOI: 10.18287/2412-6179-CO-1215.

References:
  1. Holub V, Fridrich J. Designing steganographic distortion using directional filters. 2012 IEEE Int Workshop on Information Forensics and Security (WIFS) 2012: 234-239. DOI: 10.1109/WIFS.2012.6412655.
  2. Holub V, Fridrich J. Digital image steganography using universal distortion. IH&MMSec '13: Proc 1st ACM Workshop on Information Hiding and Multimedia Security 2013: 59-68. DOI: 10.1145/2482513.2482514.
  3. Pevný T, Filler T, Bas P. Using high-dimensional image models to perform highly undetectable steganography. In Book: Böhme R, Fong PWL, Safavi-Naini R, eds. Information hiding. Berlin, Heidelberg: Springer-Verlag; 2010: 161-177. DOI: 10.1007/978-3-642-16435-4_13.
  4. Nguyen TD, Arch-int S, Arch-int N. An adaptive multi bit-plane image steganography using block data-hiding. Multimed Tools Appl 2015; 75(14): 8319-8345. DOI: 10.1007/s11042-015-2752-9.
  5. Paul G, et al. Keyless dynamic optimal multi-bit image steganography using energetic pixels. Multimed Tools Appl 2017; 76(5): 7445-7471. DOI: 10.1007/s11042-016-3319-0.
  6. Fridrich J, Goljan M. Digital image steganography using stochastic modulation. Proc SPIE 2003; 5020: 191-202. DOI: 10.1117/12.479739.
  7. Eltisheva EYu, Fionov AI. Creation of a steganographic system for raster images based on the principles of stochastic modulation considering the statistics of the least significant bits [In Russian]. Proc Siberian State University of Telecommunications and Informatics 2011; 2: 63-75.
  8. Sirota AA, Dryuchenko MA, Mitrofanova EYu. Digital watermarking method based on heteroassociative image compression and its realization with artificial neural networks. Computer Optics 2018; 42(3): 483-494. DOI: 10.18287/2412-6179-2018-42-3-483-494.
  9. Swain G. Adaptive pixel value differencing steganography using both vertical and horizontal edges. Multimed Tools Appl 2016; 75: 13541-13556. DOI: 10.1007/s11042-015-2937-2.
  10. Pradhan А, Krovi RS, Swain G. Adaptive PVD steganography using horizontal, vertical, and diagonal edges in six-pixel blocks. Secur Commun Netw 2017; 2017: 1924618. DOI: 10.1155/2017/1924618.
  11. Zhou Z, Sun H, Harit R, Chen X, Xingming S. Coverless image steganography without embedding. In Book: Huang Z, Sun X, Luo J, Wang J, eds. Cloud computing and security. Switzerland: Springer International Publishing; 2015: 123-132. DOI: 10.1007/978-3-319-27051-7_11.
  12. Zheng Sh, Wang L, Ling B, Hu D. Coverless information hiding based on robust image hashing. In Book: Huang D-S, Hussain A, Han K, Gromiha MM, eds. Intelligent computing methodologies. Cham: Springer International Publishing AG; 2017: 536-547. DOI: 10.1007/978-3-319-63315-2_47.
  13. Liu Q, Xiang X, Qin J, Tan Y, Tan J, Luo Y. Coverless steganography based on image retrieval of DenseNet features and DWT sequence mapping. Knowledge-Based Systems 2020; 192: 105375. DOI: 10.1016/j.knosys.2019.105375.
  14. Zou L, Sun J, Gao M, Wan W, Gupta BB. A novel coverless information hiding method based on the average pixel value of the sub-images. Multimed Tools Appl 2019; 78: 7965-7980. DOI: 10.1007/s11042-018-6444-0.
  15. Kozachok AV, Kopylov SA, Meshcheryakov RV, Evsutin OO. Review of the current methods for robust image hashing. Computer Optics 2017; 41(5): 743-755. DOI: 10.18287/2412-6179-2017-41-5-743-755.
  16. Hu D, Wang L, Jiang W, Zheng S, Li B. A novel image steganography method via deep convolutional generative adversarial networks. IEEE Access 2018; 6: 38303-38314. DOI: 10.1109/ACCESS.2018.2852771.
  17. Ping W, Sheng L, Xinpeng Z, Ge L, Zhenxing Q, Qing Z. Generative steganography network. MM '22: Proc 30th ACM Int Conf on Multimedia 2022: 1621-1629. DOI: 10.1145/3503161.3548217.
  18. Dryuchenko MA. Steganographic algorithm for data hiding in jpeg images based on the use of convolution functions [In Russian]. Proc Voronezh State University: Systems analysis and information technologies 2018; 3: 93-102. DOI: 10.17308/sait.2018.3/1235.
  19. Aappleby/smhasher. Source: <https://github.com/aappleby/smhasher/>.
  20. The 512×512 PPG-LIRMM-COLOR Database. Source: <https://www.lirmm.fr/~chaumont/PPG-LIRMM-COLOR.html>.
  21. Yedroudj M, Comby F, Chaumont M. Yedrouj-Net: An efficient CNN for spatial steganalysis. arXiv Preprint. 2018. Source: <https://arxiv.org/abs/1803.00407>. DOI: 10.48550/arXiv.1803.00407.

© 2009, IPSI RAS
Россия, 443001, Самара, ул. Молодогвардейская, 151; электронная почта: journal@computeroptics.ru; тел: +7 (846) 242-41-24 (ответственный секретарь), +7 (846) 332-56-22 (технический редактор), факс: +7 (846) 332-56-20