본 논문은 비트플레인 및 다중채널 특성을 이용한 컬러 영상의 적응 스테가노그라피 방법을 제안하였다. RGB 채널의 모든 비트플레인에 고정 임계값을 적용하여 정보를 삽입한 결과, 채널에 따른 화질 열화의 차이를 알 수 있었다. 따라서 본 연구에서는 BPCS (bit-plane complexity steganography) 방법의 고정 임계값 문제점을 해결하고 삽입용량과 화질을 개선하기 위하여 각 채널과 비트플레인 가중치를 정의하였다. 또한 비트플레인의 삽입 용량을 적응적으로 증가시키기 위하여, 커버 영상의 비트플레인 복잡도와 채널별 가중치를 이용하여 새로운 적응 임계값 설정 방법을 제안하였다. 실험에서는 컬러 영상에 동일한 화질과 동일한 정보량을 삽입하고, 이에 따른 삽입 용량과 채널별 화질을 비교하였다. 그 결과, 제안한 방법이 기존의 BPCS 방법보다 삽입 용량의 증가와 채널별 화질도 향상되었다.
Bawaneh, Mohammed J.;Al-Shalabi, Emad Fawzi;Al-Hazaimeh, Obaida M.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제21권1호
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pp.143-151
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2021
The enormous prevalence of transferring official confidential digital documents via the Internet shows the urgent need to deliver confidential messages to the recipient without letting any unauthorized person to know contents of the secret messages or detect there existence . Several Steganography techniques such as the least significant Bit (LSB), Secure Cover Selection (SCS), Discrete Cosine Transform (DCT) and Palette Based (PB) were applied to prevent any intruder from analyzing and getting the secret transferred message. The utilized steganography methods should defiance the challenges of Steganalysis techniques in term of analysis and detection. This paper presents a novel and robust framework for color image steganography that combines Linear Congruential Generator (LCG), simulated annealing (SA), Cesar cryptography and LSB substitution method in one system in order to reduce the objection of Steganalysis and deliver data securely to their destination. SA with the support of LCG finds out the optimal minimum sniffing path inside a cover color image (RGB) then the confidential message will be encrypt and embedded within the RGB image path as a host medium by using Cesar and LSB procedures. Embedding and extraction processes of secret message require a common knowledge between sender and receiver; that knowledge are represented by SA initialization parameters, LCG seed, Cesar key agreement and secret message length. Steganalysis intruder will not understand or detect the secret message inside the host image without the correct knowledge about the manipulation process. The constructed system satisfies the main requirements of image steganography in term of robustness against confidential message extraction, high quality visual appearance, little mean square error (MSE) and high peak signal noise ratio (PSNR).
스테가노그래피는 송신자와 신뢰하는 수신자를 제외하고, 어떤 사람도 비밀 메시지의 존재 자체를 알지 못하도록 숨겨진 메시지를 이용하는 기법이다. 이 논문에서는 24 비트 컬러 이미지를 커버 매체로 적용한다. 그리고 24 비트컬러 이미지에는 빨강, 녹색 및 파랑에 해당하는 세 가지 구성 요소가 있다. 이 논문에서는 Triple-A 알고리즘을 사용하여 LSB 비트의 수와 사용할 컬러 채널을 임의로 선택하여 비밀 (한글) 메시지를 숨기는 이미지 스테가노그래피 방법을 제안한다. 이 논문은 비밀 문자를 초성, 중성, 종성으로 나누고, 교차, 암호화 및 임의 삽입 위치를 적용하여 견고성과 기밀성을 강화한다. 제안된 방법의 실험결과는 삽입용량과 상관성이 우수하고, 허용 이미지 품질수준임을 보였다. 또한 이미지 품질을 고려할 때 LSB의 크기를 2이하로 하는 것이 효율적임을 확인하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권1호
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pp.366-381
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2020
Steganography has been successfully employed in various applications, e.g., copyright control of materials, smart identity cards, video error correction during transmission, etc. Deep learning-based steganography models can hide information adaptively through network learning, and they draw much more attention. However, the capacity, security, and robustness of the existing deep learning-based steganography models are still not fully satisfactory. In this paper, three models for different cases, i.e., a basic model, a secure model, a secure and robust model, have been proposed for different cases. In the basic model, the functions of high-capacity secret information hiding and extraction have been realized through an encoding network and a decoding network respectively. The high-capacity steganography is implemented by hiding a secret image into a carrier image having the same resolution with the help of concat operations, InceptionBlock and convolutional layers. Moreover, the secret image is hidden into the channel B of carrier image only to resolve the problem of color distortion. In the secure model, to enhance the security of the basic model, a steganalysis network has been added into the basic model to form an adversarial network. In the secure and robust model, an attack network has been inserted into the secure model to improve its robustness further. The experimental results have demonstrated that the proposed secure model and the secure and robust model have an overall better performance than some existing high-capacity deep learning-based steganography models. The secure model performs best in invisibility and security. The secure and robust model is the most robust against some attacks.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권4호
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pp.285-291
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2022
With the growing exchange of data between individuals and institutions through various electronic communication, valuable data protection is in high demand to ensure that it is not hacked and that privacy is protected. Many security techniques, such as encryption and steganography, have emerged to prevent security breaches. The purpose of this research is to integrate cryptographic and steganography techniques to secure text message sending. The Rijndael algorithm was used to encrypt the text message, and the Least Significant Bit algorithm was also used to hide the encrypted message in a color image. Experiments on the suggested method have proven that it can improve the security of sent messages due to the human eye's inability to identify the original image from the image after it has been covered, as well as the encryption of the message using a password.
스테가노그래피는 비밀 데이터가 숨겨져 있다는 그 자체를 숨기는 방법을 말한다. Emulab은 연구자가 언제든지 원하는 운영체제 시스템과 네트워크 토폴리지를 구성할 수 있도록 제공하는 프레임워크이다. 본 논문에서는 Emulab 환경에서 스테가노그래피 기법을 처음으로 적용하여 분산 처리가 가능함을 보이고자 한다. 칼라 비트맵 이미지를 사용하여 Emulab 환경에서 한대의 서버와 여러 대의 클라이언트별로 나누어 처리하게 함으로써 알고리즘의 성능을 평가한다. 커버 이미지로 사용하는 칼라 이미지는 RGB 영역으로 각각 나누어지고, 각각의 영역에 대해서 비밀 데이터를 각 클라이언트에서 분산처리하게 하고, 성능을 비교하게 된다. 실험결과에서는 커버 이미지의 크기가 증가함에 따라 클라이언트/서버 구조를 가진 Emulab 환경에서 실행 시간이 지속적으로 향상됨을 보여주고 있다.
본 논문은 컬러 이미지대상 고용량 데이터 은닉을 위한 새로운 적응형 least-significant-bit(LSB) 스테가노그라피 알고리즘을 제시한다. 은닉할 데이터 비트와 교체하기 위한 컬러 이미지 픽셀의 빨강, 초록, 파랑 (RGB) 컴포넌트의 LSB 비트 수는 peak signal noise ratio (PSNR) 최저값 분석을 통해 결정하였다. 은닉 데이터의 70%는 픽셀의 두 색상 컴포넌트 LSB 3비트를, 나머지 컴포넌트 LSB 2 비트를 교체하고, 30%는 모든 RGB 컴포넌트 LSB 4비트를 교체하는 조합을 제안한다. 또한, 데이터를 은닉할 에지영역 픽셀 선택을 위하여 지역적인 정렬방법도 제안한다. 본 방법은 픽셀 당 9.2 비트(9.2bpp)의 고용량 은닉이 가능하다. 30K - 60K바이트 데이터 은닉 실험결과 512x512 컬러 이미지의 평균 PSNR값은 43.9db이고 자연스러운 히스토그램도 도출되었다.
본 논문은 컬러 이미지에서 비트플레인의 복잡도를 이용한 적응적 스테가노그라피 방법을 제안하였다. 기존에 비트플레인을 이용한 스테가노그라피 방법들은 대용량의 데이터를 삽입하기 위해 고정 임계값과 가중치를 사용하거나 비트플레인에 따라 가변 크기를 구하여 정보를 삽입하는 반면에 본 논문에서는 컬러이미지에서, 각 커버이미지의 비트플레인의 블록별 복잡도와 삽입할 데이터의 복잡도, 유사도를 측정하고, 비교분석 하여 가장 적합한 비트플레인 블록에 정보를 삽입하는 방법을 제안하였다. 실험 결과 제안 방법은 기존의 방법보다 화질과 삽입 용량 면에서 보다 향상된 결과를 얻을 수 있었다
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권5호
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pp.1938-1962
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2015
Security of information during transmission is a major issue in this modern era. All of the communicating bodies want confidentiality, integrity, and authenticity of their secret information. Researchers have presented various schemes to cope with these Internet security issues. In this context, both steganography and cryptography can be used effectively. However, major limitation in the existing steganographic methods is the low-quality output stego images, which consequently results in the lack of security. To cope with these issues, we present an efficient method for RGB images based on gray level modification (GLM) and multi-level encryption (MLE). The secret key and secret data is encrypted using MLE algorithm before mapping it to the grey-levels of the cover image. Then, a transposition function is applied on cover image prior to data hiding. The usage of transpose, secret key, MLE, and GLM adds four different levels of security to the proposed algorithm, making it very difficult for a malicious user to extract the original secret information. The proposed method is evaluated both quantitatively and qualitatively. The experimental results, compared with several state-of-the-art algorithms, show that the proposed algorithm not only enhances the quality of stego images but also provides multiple levels of security, which can significantly misguide image steganalysis and makes the attack on this algorithm more challenging.
In this paper, the radius weight mean (RWM) and the feature-embedding technique are used to present a novel watermarking scheme for color images. Simulations validate that the stego-images generated by the proposed scheme are robust against most common image-processing operations, such as compression, color quantization, bit truncation, noise addition, cropping, blurring, mosaicking, zigzagging, inversion, (edge) sharpening, and so on. The proposed method possesses outstanding performance in resisting high compression ratio attacks: JPEG2000 and JPEG. Further, to provide extra hiding storage, a steganographic method using the RWM with the least significant bit substitution technique is suggested. Experiment results indicate that the resulting perceived quality is desirable, whereas the peak signal-to-noise ratio is high. The payload generated using the proposed method is also superior to that generated by existing approaches.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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