Оценка эффективности методов стеганографического встраивания информации в спектральную область изображений

УДК 629.391 Г.Ф. КОНАХОВИЧ

ОЦЕНКА ЭФФЕКТИВНОСТИ МЕТОДОВ

СТЕГАНОГРАФИЧЕСКОГО ВСТРАИВАНИЯ ИНФОРМАЦИИ В СПЕКТРАЛЬНУЮ ОБЛАСТЬ ИЗОБРАЖЕНИЙ

Рассматриваются методы стеганографического встраивания скрываемой информации в спектральную область изображения-контейнера. Анализируются существующие стеганографические методы. Описываются показатели эффективности функционирования стеганографических методов для скрытого встраивания информации. Проводится оценка эффективности наиболее распространенных стеганографических методов встраивания в спектральную область.

1. Введение

Современное распространение и развитие информационно-телекоммуникационных сетей диктует необходимость поиска новых подходов для обеспечения требований информационной безопасности. Одним из возможных решений задачи повышения информационной безопасности является применение методов цифровой стеганографии. Подходы, основанные на цифровой стеганографии, позволяют скрытно передавать информацию в цифровом контейнере. Среди наиболее распространенных методов цифровой стеганографии можно выделить методы встраивания в изображение-контейнер. Это обусловлено рядом причин: распространение цифровых изображений, наличие областей с психовизуальной избыточностью, большой объем пропускной способности стеганографического канала; низкая чувствительность человеческого глаза к незначительным изменениям цвета, яркости и контрастности изображения.

Встраивание скрываемой информации в изображение-контейнер осуществляется в пространственную и спектральную область изображения после преобразования. Для обеспечения стойкости встроенных данных к атакам сжатием в методах стенографического встраивания осуществляется модификация спектральных коэффициентов изображения после преобразования. Отсюда, цель исследования - оценить эффективность функционирования существующих методов стеганографического встраивания информации в спектральную область изображения-контейнера.

2. Анализ существующих методов стеганографического встраивания в

спектральную область изображения

Среди стеганографических методов встраивания в спектральную область наибольший интерес представляют подходы, которые используют в качестве контейнера изображения, где осуществляется сжатие с потерями (форматы JPEG и JPEG 2000). Актуальность таких методов объясняется устойчивостью встроенных данных к атакам сжатием. Такая устойчивость обеспечивается в результате встраивания в область коэффициентов преобразований, используемых в алгоритмах сжатия.

Рассмотрим типы трансформаций для спектрального представления изображения. Среди таких преобразований можно выделить:

- дискретное косинусное преобразование (ДКП);

- дискретное вейвлет-преобразование (ДВП);

- дискретное преобразование Фурье (ДПФ);

- преобразование Карунена-Лоева (ПКЛ).

Такие преобразования обладают хорошими характеристиками робастности. Также среди преимуществ подходов встраивания в спектральную область можно выделить возможность применения трансформаций либо к отдельным частям изображения, либо к изображению в целом. При встраивании целесообразно использовать именно те преобразования изображений, которые будут применяться при атаке сжатием. Алгоритм ДКП является базовым в формате JPEG, а ДВП - в стандарте JPEG 2000. Поэтому для стеганографичес-

59

кого встраивания для формата JPEG используются коэффициенты ДКП, а для формата JPEG 2000 коэффициенты ДВП.

При встраивании в коэффициенты ДКП изображение вначале разбивается на блоки 8х8 пикселей. Дискретное косинусное преобразование применяется к каждому блоку, в результате чего получаются матрицы коэффициентов ДКП с аналогичным размером.

Для реализации встраивания в коэффициенты ДВП изображение подвергается чередующимся последовательностям вертикальных и горизонтальных одномерных вейвлет-преобразований. Сначала преобразуются все строки, а затем все столбцы. На следующем этапе левая верхняя четверть матрицы, получившейся в результате предыдущего преобразования, опять преобразуется. Количество этапов соответствует количеству уровней вейвлетдекомпозиции. В результате преобразования получается множество частотных диапазонов, которые содержат информацию о том, как ведет себя исходный сигнал (изображение) при разном разрешении.

Рассмотрим стеганографические методы встраивания информации в спектральную область. Такие алгоритмы, как правило, называются по имени разработчиков. В табл. 1 приведены наиболее популярные алгоритмы встраивания скрываемого сообщения в частотную область изображения.

Для удовлетворения требований информационной безопасности стеганографические алгоритмы должны обеспечивать извлечение встроенной информации «вслепую», т.е. в условиях отсутствия исходного скрытого сообщения и изображения-контейнера. Также большой интерес представляют методы, которые обладают высокой стойкостью встроенных данных к внешним воздействиям.

При анализе методов, которые приведены в табл. 1, можно сделать вывод, что наибольшими показателями стойкости встроенных данных к активным атакам обладают следующие алгоритмы: Wang, Ouled-Zaid, Makhloufi & Olivier, Chirag-Ganesh и Li & Zhang.

3. Оценка эффективности методов стеганографического встраивания в

спектральную область

Для сравнения и оценки стеганографических алгоритмов встраивания информации в спектральную область необходимо наличие адекватной системы показателей оценки качества их функционирования. Такое оценивание должно давать полную картину успешности их использования для скрытия данных.

Показатели качества стеганографических алгоритмов встраивания в спектральную область можно разделить на следующие группы характеристик:

I. Группа показателей, характеризующих стеганографический метод позиции скрытности, т.е. стойкости метода к выявлению факта скрытого сообщения в изображении.

Качественно скрытность стеганографического алгоритма может быть определена при помощи экспертных оценок.

При наличии исходного изображения-контейнера стойкость стеганографического метода может быть оценена с помощью количественных разностных и корреляционных показателей. Наиболее широко используемым показателем является пиковое отношение сигналшум (ПОСШ). Данная величина показывает степень отличия исходного изображения-контейнера от стеганограммы и измеряется в децибелах (дБ). ПОСШ вычисляется на основе следующей формулы:

2

m • n • max(I; j) PSNR =-------------

£ (Ii,j - Ci,j)2 , иj

где m • n - размер изображения; Ii, j - пиксель исходного изображения-контейнера; Ci, j -пиксель стеганограммы (изображения со встроенными данными).

60

Таблица 1

Алгоритмы встраивания в спектральную область изображения-контейнера

Название метода Область встраивания Встраиваемая имформтцит Особенности метода

Elbasi- Eskicioglu Модификация коэффициентов LL и HH поддиапазонов 2-х уровневого разложения ДВП Битовая строка Устойчивость к широкому спектру атак в результате различных частотных поддиапазонов

Wang Модификация коэффициентов HH поддиапазонов Битовая строка Высокая скрытность встраивания

Chirag- Ganesh Модификация трех коэффициентов LL поддиапазона Битовая строка Высокая устойчивость к сжатию с потерями

Fan, Chiang & Shen Встраивание в область выделяемых регионов (ROI) Битовая строка Встроенная информация устойчива к обработке выделяемых регионов. Алгоритм работает только при активированной функции кодирования выделяемых регионов

Ouled-Zaid, Makhloufi & Olivier Встраивание в коэффициенты LH и LL Битовая строка Высокая стойкость к внешним воздействиям

Hsu Модификация HL и LH областей двухуровневого ДВП Бинарное изображение Большой размер скрываемого сообщения, но для извлечения встроенной информации необходимо наличие исходного изображения

Huo-Gao Модификация коэффициентов HL и LH поддиапазонов 3-х уровневой декомпозиции Битовая строка Для изъятия встроенного сообщения не требуется наличие исходного изображения

Meerwald Встраивание в коэффициенты при квантовании индексов модуляции (QIM) Битовая строка Высокая стойкость к внешним воздействиям, но при этом низкая скрытность встраивания

Li & Zhang Модифицируются коэффициенты в зависимости от целевой скорости битового потока Битовая строка Высокая скрытность встраивания

В табл. 2 представлены результаты оценки рассматриваемых методов по величине пикового отношения сигнал-шум для различных классов изображений.

Из анализа значений табл. 2 можно сделать вывод, что увеличение степени сжатия стеганограммы будет сопровождаться уменьшением скрытности встраивания.

II. Группа показателей, характеризующих стеганографический метод с позиции пропускной способности.

61

Таблица 2

Значения ПОСШ для стеганографических методов встраивания в спектральную область

Название метода Тип изображения Коэффициент качества JPE6, % ПОСШ, дБ

Chirag-Ganesh Светлые 50 51.5

90 46.2

Темные 50 34.7

90 27.3

Li & Zhang Светлые 50 49.2

90 45.5

Темные 50 39.8

90 27.6

Wang Светлые 50 47.8

90 43

Темные 50 33.5

90 26.6

Ouled-Zaid, Makhloufi & Светлые 50 52.2

Olivier 90 46.7

Темные 50 36.4

90 28.2

Здесь под пропускной способностью стеганографического метода понимается максимальное количество информации, которая может быть встроена в один элемент изображения-контейнера при обеспечении требований по скрытности и устойчивости.

Значение пропускной способности для стеганографического метода встраивания в спектральную область определяется на основе следующей формулы:

Т 2

w = 0,5 • log2(1 + -у^т-),

ТI +Т N

где тW - мощность встроенного сообщения; т2 - мощность изображения-контейнера; ТN - мощность шума при сжатии.

В табл. 3 представлена оценка рассматриваемых методов по значению пропускной способности для изображений с различным размером.

Таблица 3

Значения величины пропускной способности стеганографических методов встраивания

Название метода Размер изображения, пиксели Коэффициент качества JPEG, % Пропускная способность, бит

Chirag-Ganesh 1000x800 50 2246

90 2870

Li & Zhang 1000x800 50 2594

90 3050

Wang 1000x800 50 2030

90 2440

Ouled-Zaid, Makhloufi & Olivier 1000x800 50 2950

90 3550

62

Из анализа табл. 3 можно сделать следующие выводы:

- при сжатии изображений более высоким коэффициентом, мощность шума существенно возрастает, что влечет за собой уменьшение пропускной способности;

- наименьшей пропускной способностью обладает метод Wang, наоборот, наибольшая пропускная способность наблюдается для стеганографического метода.

4. Выводы

Проведен анализ наиболее распространенных стеганографических методов встраивания информации в спектральную область изображения-контейнера. Для оценки эффективности функционирования выбрано четыре наиболее устойчивых стеганографических метода.

Проведена оценка скрытности и пропускной способности стеганографических методов встраивания в спектральную область.

Оценка скрытности проводится по величине пикового отношения сигнал-шум. При этом увеличение степени сжатия изображения со встроенными данными будет сопровождаться уменьшением скрытности встроенных данных.

Оценка эффективности максимальной скрытой пропускной способности для исследуемых алгоритмов встраивания показывает, что сжатие изображения более высоким коэффициентом влечет за собой уменьшение пропускной способности.

Список литературы: 1. ГрибунинВ.Г., ОковИ.Н., ТуринцевИ.В., Цифровая стеганография. М.: Солон-Пресс, 2002. 272 с. 2. КонаховичГ.Ф., Пузыренко А.Ю. Компьютерная стеганография. Теория и практика. К.: МК-Пресс, 2006. 288с. 3. Li Fan, Tiegang Gao A Novel Blind Robust Watermarking Scheme Based on Statistic Characteristic of Wavelet Domain Coefficients // Proceedings of the 2009 International Conference on Signal Processing Systems. 2009. P. 121-125. 4. Li Zhiyong An Improved Algorithm of Digital Watermarking Based on Wavelet Transform // Proceedings of the 2009 WRI World Congress on Computer Science and Information Engineering. 2009. Vol. 7. P. 280-284. 5. T. Bianchi, A. Piva, andM. Barni Composite signal representation for fast and storage-efficient processing of encrypted signals // IEEETrans. Inf. Forensics Security. Mar. 2010. Vol. 5, no. 1. P. 180-187. 6. Ouled-Zaid A., MakhlouA., Olivier C. Improved QIM-Based Watermarking Integrated to JPEG2000 Coding Scheme // Springer journal of Signal, Image and Video Processing/ 2009. Vol. 3. P. 197-207. 7. Fan Y., ChiangA., Shen J. ROI-based watermarking scheme for JPEG 2000 // Springer journal of Circuits, Systems, and Signal Processing 27(5). 2008. P. 763-774.

Поступила в редколлегию 12.07.2014 Конахович Г еоргий Филимонович, д-р техн. наук, профессор, зав. кафедрой телекоммуникационных систем Национального авиационного университета. Научные интересы: системы и технологии обработки и передачи информации, методы защиты информации. Адрес: Украина, 03680, Киев, просп. Космонавта Комарова, 1.

63