System steganalysis with automatic fingerprint extraction

This paper tries to tackle the modern challenge of practical steganalysis over large data by presenting a novel approach whose aim is to perform with perfect accuracy and in a completely automatic manner. The objective is to detect changes introduced by the steganographic process in those data objects, including signatures related to the tools being used. Our approach achieves this by first extracting reliable regularities by analyzing pairs of modified and unmodified data objects; then, combines these findings by creating general patterns present on data used for training. Finally, we construct a Naive Bayes model that is used to perform classification, and operates on attributes extracted using the aforementioned patterns. This technique has been be applied for different steganographic tools that operate in media files of several types. We are able to replicate or improve on a number or previously published results, but more importantly, we in addition present new steganalytic findings over a number of popular tools that had no previous known attacks

A method for automatic identification of signatures of steganography software

A fully automated, blind, media-type agnostic approach to steganalysis is presented here. Steganography may sometimes be exposed by detecting automatically characterized regularities in output media caused by weak implementations of steganography algorithms. Fast and accurate detection of steganography is demonstrated experimentally here across a range of media types and a variety of steganography approaches

Creación de una herramienta para la generación de analizadores esteganográficos para imágenes : JUBSAC (Java Universal Blind StegAnalyzer Creator)

La Esteganografía, es la ciencia que estudia las técnicas de ocultación de información u objetos dentro de otros, llamados portadores, de modo que no se perciba su existencia. Es una mezcla de artes y técnicas que se combinan para conformar la práctica de ocultar y enviar información sensible en un portador que pueda pasar desapercibido. El Estegoanálisis, es la ciencia que estudia las técnicas que se usan para detectar y/o anular información oculta por la esteganografía. Al igual que con la esteganografía, es considerada una mezcla entre técnicas y arte para descubrir la información oculta. El proyecto presentado en la siguiente memoria, trata sobre la realización de un programa capaz de crear analizadores o detectores esteganográficos para imágenes. Estos detectores, también llamados estegoanalizadores, son programas capaces de detectar la presencia de información oculta en archivos digitales de imágenes. Se ha construido un procedimiento, por el cual se puede estegoanalizar cualquier algoritmo esteganográfico a través de una serie de atributos que se extraen de las imágenes. Se ha implementado este esquema procedimental, en una aplicación. Esta aplicación, la cual ha sido llamada JUBSAC, las siglas en inglés de Creador de EstegoAnalizadores Universales a Ciegas en Java (Java Universal Blind StegAnalyzer Creator). El principal objetivo de JUBSAC es la experimentación e investigación de nuevos métodos estegoanalíticos mediante técnicas de inteligencia artificial. Si bien hay otras propuestas para el estegoanálisis mediante el uso de técnicas de inteligencia artificial, no sé ha abordado hasta la fecha un marco general para la realización de este tipo de procedimientos experimentales. Para comprobar la eficacia de la herramienta desarrollada se han realizado una serie de experimentos sobre un algoritmo esteganográfico. JUBSAC ha permitido agilizar y simplificar el proceso gracias al uso de la inteligencia artificial. Se ha utilizado el mejor analizador, con un 100% de eficacia, resultante de los experimentos, para construir una implementación de un estegoanalizador para ser usado directamente desde JUBSAC. Por lo tanto, JUBSAC puede ser usada, además de para la experimentación, para detectar información oculta en imágenes.Ingeniería en Informátic