Сравнительный анализ алгоритмов обнаружения скрытой информации в цифровых изображениях
Аннотация
В статье приведён анализ научных исследований в области стегоанализа цифровых изображений, рассмотрена классификация стегоаналитических алгоритмов. Сформулированы требования к программному обеспечению для автоматизации стегоанализа и сравнения алгоритмов обнаружения информации, скрытой в графических файлах. На примере парного анализа, а также метода Хи-квадрат и RS-анализа рассмотрен принцип работы стегоаналитических алгоритмов применительно к цифровым изображениям формата PNG. На языке Ruby разработан программный комплекс для исследования алгоритмов стегоанализа. Приведены результаты вычислительных экспериментов и сравнительного анализа точности работы описанных алгоритмов с использованием ROC-кривых. Представлены возможности программы и дана характеристика её работы при анализе изображений с разным объёмом скрытой информации. Практическим применением разработанного программного комплекса является проведение в университете лабораторных работ по изучению методов стегоанализа, а также исследование свойств стегоаналитических алгоритмов.
Литература
2. Chowdhuri P., Pal P., Si T. A novel steganographic technique for medical image using SVM and IWT. Multimedia Tools and Applications. 2023;82(13):20497-20516. https://doi.org/10.1007/s11042-022-14301-0
3. Avsentev O.S., Tsyganov K.A. Functional model of the process of implementing the information leak threat by an insider through a hidden steganography channel. Vestnik of Voronezh Institute of the Ministry of Interior of Russia. 2024;(1):36-49. (In Russ., abstract in Eng.) EDN: YTALJK
4. Grachev Ya.L., Sidorenko V.G. Steganalysis of the methods of concealing information in graphic containers. Dependability. 2021;21(3):39-46. (In Russ., abstract in Eng.) https://doi.org/10.21683/1729-2646-2021-21-3-39-46
5. Hmood A.K., Jalab H.A., Kasirun Z.M., Zaidan B.B., Zaidan A.A. On the Capacity and Security of Steganography Approaches: An Overview. Journal of Applied Sciences. 2010;10(16):1825-1833. https://doi.org/10.3923/jas.2010.1825.1833
6. Eid W.M., Alotaibi S.S., Alqahtani H.M., Saleh S.Q. Digital Image Steganalysis: Current Methodologies and Future Challenges. IEEE Access. 2022;10:92321-92336. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2022.3202905
7. Singh V., Sharma M., Shirode A., Mirchandani S. A Comprehensive Exploration of Data Security Techniques Using Image Steganography. In: 2024 4th International Conference on Sustainable Expert Systems (ICSES). Kaski, Nepal: IEEE Press; 2024. p. 396-401. https://doi.org/10.1109/ICSES63445.2024.10763010
8. Sizov A.S., Nikutin E.I., Kotenko S.V. Overview and trends of the analysis methods of steganographic messages development. Proceedings of the Southwest State University. Series: IT Management, Computer Science, Computer Engineering. Medical Equipment Engineering. 2013;(4):43-48. (In Russ., abstract in Eng.) EDN: RXGKFX
9. Kumar A., Jamnadas H., Sharma V., Muyeen S. M., Shawkat Ali A. B. M. A Review of Image Steganography Tools. International Journal of Computers and their Applications. 2023;30(1):75-87.
10. Hassan M., Amin M., Mahdi S. Steganalysis Techniques and Comparison of Available Softwares. In: Proceedings of the 1st International Multi-Disciplinary Conference Theme: Sustainable Development and Smart Planning, IMDC-SDSP 2020, Cyperspace, 28-30 June 2020. EAI; 2020. http://dx.doi.org/10.4108/eai.28-6-2020.2297970
11. Veena S.T., Arivazhagan S. Forensic steganalysis for identification of steganography software tools using multiple format image. International Journal of Informatics and Communication Technology. 2021;10(3):188-197. http://doi.org/10.11591/ijict.v10i3.pp188-197
12. Dhawan S., Gupta R. Analysis of various data security techniques of steganography: A survey. Information Security Journal: A Global Perspective. 2020;30(2):63-87. https://doi.org/10.1080/19393555.2020.1801911
13. Vilkhovskiy D.E. A Survey of Steganalysis Methods in the Papers of Foreign Authors. Mathematical Structures and Modeling. 2020;(4):75-102. (In Russ., abstract in Eng.) https://doi.org/10.24147/2222-8772.2020.4.75-102
14. Selvaraj A., Ezhilarasan A., Wellington S.L.J., Sam A.R. Digital image steganalysis: A survey on paradigm shift from machine learning to deep learning based techniques. IET Image Processing. 2021;15(2):504-522. https://doi.org/10.1049/ipr2.12043
15. Islam M.A., Riad M.A.-A.K., Pias T.S. Performance Analysis of Steganography Tools. In: 2020 2nd International Conference on Advanced Information and Communication Technology (ICAICT). Dhaka, Bangladesh: IEEE Press; 2020. p. 428-433. http://doi.org/10.1109/ICAICT51780.2020.9333473
16. Belim S.V., Vilkhovskiy D.E. Algorithm for detection of steganographic inserts type LSB-substitution on the basis of an analysis of the zero layer. Journal of Physics: Conference Series. 2018;944:012012. http://doi.org/10.1088/1742-6596/944/1/012012
17. Ejidokun T., Omitola O.O., Nnamah I., Adeniji K. Implementation and Comparative Analysis of Variants of LSB Steganographic Method. In: 2022 30th Southern African Universities Power Engineering Conference (SAUPEC). Durban, South Africa: IEEE Press; 2022. p. 1-4. http://doi.org/10.1109/SAUPEC55179.2022.9730643
18. Ghosh B.R.A Comparative Study of LSB based Statistical Steganalysis and Gray Level Co-Occurrence Matrix based Blind Image Steganalysis. International Journal of Computer Sciences and Engineering. 2022;10(4):1-5. http://doi.org/10.26438/ijcse/v10i4.15
19. Jamatia R., Bhuyan B. Cover selection for image steganography determined by distinct characteristics. In: 2023 12th International Conference on Advanced Computing (ICoAC). Chennai, India: IEEE Press; 2023. p. 1-8. http://doi.org/10.1109/ICoAC59537.2023.10249307
20. Shumskaya O.O., Zelezny M. Adaptive algorithm of replacement-based embedding of data into compressed JPEG images. Informatsionno-upravliaiushchie sistemy = Information and Control Systems. 2018;(5):44-56. (In Russ., abstract in Eng.) http://doi.org/10.31799/1684-8853-2018-5-44-56
21. Korzhik V.I., Nguyen Z.K., Danshina A.V. Detection of stegosystem using embedding into contours of images. H&ES Reserch. 2021;13(5):75-85. (In Russ., abstract in Eng.) http://doi.org/10.36724/2409-5419-2021-13-5-75-85
22. Dumitrescu S., Wu X., Memon N. On steganalysis of random LSB embedding in continuous-tone images. In: Proceedings. International Conference on Image Processing. Vol. 3. Rochester, NY, USA: IEEE Press; 2002. p. 641-644. http://doi.org/10.1109/ICIP.2002.1039052
23. Megias D., Lerch-Hostalot D. Subsequent Embedding in Targeted Image Steganalysis: Theoretical Framework and Practical Applications. IEEE Transactions on Dependable and Secure Computing. 2023;20(02):1403-1421. http://doi.org/10.1109/TDSC.2022.3154967
24. Timofeev M.V., Dudoladova P.G. An investigation tools for Steganography. Sovremennye nauchnye issledovanija i razrabotki. 2019;(1):1016-1019. (In Russ., abstract in Eng.) EDN: VWNDMI
25. Akbar M.H., Sunardi, Riadi I. Analysis of Steganographic on Digital Evidence using General Computer Forensic Investigation Model Framework. International Journal of Advanced Computer Science and Applications. 2020;11(11):315-323. http://dx.doi.org/10.14569/IJACSA.2020.0111141
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.
Редакционная политика журнала основывается на традиционных этических принципах российской научной периодики и строится с учетом этических норм работы редакторов и издателей, закрепленных в Кодексе поведения и руководящих принципах наилучшей практики для редактора журнала (Code of Conduct and Best Practice Guidelines for Journal Editors) и Кодексе поведения для издателя журнала (Code of Conduct for Journal Publishers), разработанных Комитетом по публикационной этике - Committee on Publication Ethics (COPE). В процессе издательской деятельности редколлегия журнала руководствуется международными правилами охраны авторского права, нормами действующего законодательства РФ, международными издательскими стандартами и обязательной ссылке на первоисточник.
Журнал позволяет авторам сохранять авторское право без ограничений. Журнал позволяет авторам сохранить права на публикацию без ограничений.
Издательская политика в области авторского права и архивирования определяются «зеленым цветом» в базе данных SHERPA/RoMEO.
Все статьи распространяются на условиях лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная, которая позволяет другим использовать, распространять, дополнять эту работу с обязательной ссылкой на оригинальную работу и публикацию в этом журналe.
