This paper proposes a new data hiding method for binary images using the weighting value of pixel-value differencing. The binary cover image is partitioned into non-overlapping sub-blocks and find the most suitable position to embed a secret bit for each sub-block. The proposed method calculates the weighted value for a sub-block to pivot a pixel to be changed. This improves the image quality of the stego-image. The experimental results show that the proposed method achieves a good visual quality and high capacity.
In this paper, a novel method for data hiding into binary images is proposed. Binary image has two tones: black and white. For this reason, it is not easy to hide messages into binary images. PWLC (pair-wise logical computation) is a new method to hide message into binary images. However, it yields images of unacceptable quality and its decoding process is unclear. Therefore, in order to solve this problem, we adopt the run-length method to achieve advanced reversible data hiding. That is, we find a proper region to hide messages to reduce visual degradation. In this paper, we introduce an improved procedure to hide messages into binary images.
스테가노그래피는 데이터의 존재 자체를 은닉하여 데이터를 보호하는 기술이다. 최근에는 인공지능 기술이 발달함에 따라 딥러닝 기반의 스테가노그래피 기법들이 개발되고 있다. 딥러닝 기술은 데이터에 대한 고차원의 특징을 분석하여 학습할 수 있으므로 스테가노그래피의 성능과 품질을 개선시킬 수 있다. 본 논문에서는 이미지데이터에 대한 딥러닝 기반의 스테가노그래피 기술의 최신 연구 동향에 대해 살펴보도록 한다.
According to researches [1], good image quality and amount of hiding information is a main point of steganography. In this point of view, [3] is a very good scheme to hide in an image. However, it cannot hide a lot of information. In order to solve this problem, we propose new method to hide more information than that of [3]. In addition, it can be reduced distortion of an image than that of [4]. Thus, our method is a very efficient and novel scheme.
스테가노그래피란 숨기려는 정보를 미디어 데이터에 교묘하게 삽입하여 정보의 존재를 전혀 눈치 채지 못하도록 하는 데이터 은닉 기술의 하나이다. 데이터 암호화의 경우에는 정보 데이터에 직접 복호하기 어렵게 복잡한 부호화 기법을 이용하여 변형하는 것으로, 정보의 존재를 쉽게 인지할 수 있지만 복호를 어렵게 하는데 초점이 맞춰져 있다. 그러나 스테가노그래피는 다른 미디어에 정보를 자연스럽게 숨겨서 정보의 존재를 눈치 채지 못하게 함으로써, 더욱 강력하게 정보를 보호할 수 있다. 이 논문에서는 영상에 다른 영상 정보를 숨기는 영상 스테가노그래피의 개념을 소개하고, 스테가노그래피 부호화 여부를 판별하는 기법을 제안한다. 주로 영상 픽셀의 LSB (Least Significant Bit)를 조작하는 공간영역의 기법과, JPEG 압축시 DCT 계수를 조작하는 주파수 영역의 영상 스테가노그래피를 소개하고, 이들의 스테가노그래피 부호화 여부와 복호결과를 판별하는 새로운 방법을 제안한다.
Fakhredanesh, Mohammad;Safabakhsh, Reza;Rahmati, Mohammad
ETRI Journal
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제36권3호
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pp.479-489
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2014
This paper presents a model-based image steganography method based on Watson's visual model. Model-based steganography assumes a model for cover image statistics. This approach, however, has some weaknesses, including perceptual detectability. We propose to use Watson's visual model to improve perceptual undetectability of model-based steganography. The proposed method prevents visually perceptible changes during embedding. First, the maximum acceptable change in each discrete cosine transform coefficient is extracted based on Watson's visual model. Then, a model is fitted to a low-precision histogram of such coefficients and the message bits are encoded to this model. Finally, the encoded message bits are embedded in those coefficients whose maximum possible changes are visually imperceptible. Experimental results show that changes resulting from the proposed method are perceptually undetectable, whereas model-based steganography retains perceptually detectable changes. This perceptual undetectability is achieved while the perceptual quality - based on the structural similarity measure - and the security - based on two steganalysis methods - do not show any significant changes.
Maria, Khulood Abu;Alia, Mohammad A.;Alsarayreh, Maher A.;Maria, Eman Abu
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권1호
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pp.382-403
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2020
Steganography is the art of concealing the existence of a secret data in a non-secret digital carrier called cover media. While the image of steganography methods is extensively researched, studies on other cover files remain limited. Videos are promising research items for steganography primitives. This study presents an improved approach to video steganography. The improvement is achieved by allowing senders and receivers exchanging secret data without embedding the hidden data in the cover file as in traditional steganography methods. The method is based mainly on searching for exact matches between the secret text and the video frames RGB channel pixel values. Accordingly, a random key-dependent data is generated, and Elliptic Curve Public Key Cryptography is used. The proposed method has an unlimited embedding capacity. The results show that the improved method is secure against traditional steganography attacks since the cover file has no embedded data. Compared to other existing Steganography video systems, the proposed system shows that the method proposed is unlimited in its embedding capacity, system invisibility, and robustness. The system achieves high precision for data recovery in the receiver. The performance of the proposed method is found to be acceptable across different sizes of video files.
공간 도메인에서 많은 DE 기반의 가역정보은닉 기법과 히스토그램 쉬프팅 기반의 가역정보은닉 기법들이 제안되어 왔다. 히스토그램 쉬프팅 기반의 가역정보은닉 기법은 스테고 이미지의 왜곡이 적다는 장점을 갖는다. 하지만 비밀 데이터의 삽입용량이 적고, 추가 데이터가 많다는 단점이 있다. 이에 반해, DE 기반의 가역정보은닉 기법은 높은 삽입 용량을 갖는다는 장점이 있지만 스테고 이미지의 왜곡이 많다는 단점이 있다. 본 논문에서는 삽입 용량을 유지하지만 스테고 이미지의 왜곡을 줄이는 DE 기반의 가역정보은닉 기법을 제안한다. 본 논문에서는 비밀 데이터를 삽입하기 전에 예측 오차들을 블록으로 나눈 후, 각 블록에 비밀 데이터를 삽입할 수 있는지 확인한다. 만약 블록에한 비트의 비밀 데이터만이라도 삽입하면 블록의 픽셀들은 변화한다. 제안하는 기법은 PSNR이 50dB 이상으로 다른 DE 기반의 가역정보은닉 기법보다 스테고 이미지의 왜곡을 줄인다.
현재까지 연구된 대부분의 정보은닉 기법관련 알고리듬들은 커버영상(cover image)의 변경 또는 조작을 통해 비밀데이터를 삽입(embedding)하여 스테고영상(stego image)을 생성하고, 생성된 스테고영상으로부터 비밀데이터를 추출(extraction)하였다. 이러한 알고리듬은 PSNR의 수치가 높고, 비밀데이터의 수용량(capacity)이 많을수록 좋은 것으로 간주한다. 본 논문에서는 비밀데이터의 패턴(pattern)을 분석하여 숨기는 비밀데이터의 양이 많고, PSNR의 값이 우수한 효율적인 정보은닉 알고리듬을 제안한다. 제안하는 정보은닉 알고리듬은 비밀데이터를 분석하여 비밀데이터 내의 빈도수가 높은 값들을 찾고, 이들의 좌표 값과 인덱스(index)정보를 이용해 커버영상에 삽입한다. 이를 통해 커버영상과 스테고영상 간의 차이는 줄이면서 기존의 제안되었던 알고리듬에 비해 높은 수용량을 보여줌을 실험을 통해 비교한다. 실험결과에서는 5 종류의 비밀 데이터와 8 가지 이하의 패턴을 이용해 커버영상에 삽입하여 생성된 스테고영상과의 차이를 측정한 PSNR과 숨겨진 비밀데이터의 양의 결과를 통해 기존에 제안되었던 알고리듬들 비해 제안하는 정보은닉 알고리듬이 우수함을 보여준다.
Data hiding is one of protective methods that can authenticate the completeness of digital information and protect intelligent property rights and copyright through secret communications. In this paper, we propose a data hiding method using pixel-value modular operation that has a high capacity while maintaining a good visual quality. The proposed method can embed secret data on the every pixel of a cover image by modular operation. The experiment results demonstrate that the proposed method has a high capacity and good visual quality where the embedding capacity is 91,138 bytes, the PSNR is 47.94dB, and the Q index is 0.968.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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