A secure image steganography based on JND model

Minimizing distortion produced by embedding process is very important to improve the security of hidden message and maintain the high visual quality of stego images. To achieve these objectives, an effective strategy is to perform pixel selection which is well-known as a channel selection rule. In this approach, a pixel associated with the smallest image degradation is chosen to carry secret bits. From these facts, in this paper, a new secure channel selection rule for digital images in spatial domain is designed and proposed. In this new approach, the modified matrix embedding method is utilized as data hiding method because it introduces more than one embedding change to be performed. This enables us to select a suitable pixel to embed message bits with less degradation yielded in a stego-image. In pixel selection of the proposed method, a just noticeable difference value and gradient value of a considering pixel are employed together. The experimental results (which were conducted on 10,000 uncompressed images) indicate that stego images of the proposed approach achieve a higher perceptual quality and security than those of the stego-images created by the previous approaches

A Review on Steganography Techniques

Steganography is the science of hiding a secret message in cover media, without any perceptual distortion of the cover media. Using steganography, information can be hidden in the carrier items such as images, videos, sounds files, text files, while performing data transmission. In image steganography field, it is a major concern of the researchers how to improve the capacity of hidden data into host image without causing any statistically significant modification. Therefore, this paper presents most of the recent works that have been conducted on image steganography field and analyzes them to clarify the strength and weakness points in each work separately in order to be taken in consideration for future works in such field.   

Adaptive PVD Steganography Using Horizontal, Vertical, and Diagonal Edges in Six-Pixel Blocks

The traditional pixel value differencing (PVD) steganographical schemes are easily detected by pixel difference histogram (PDH) analysis. This problem could be addressed by adding two tricks: (i) utilizing horizontal, vertical, and diagonal edges and (ii) using adaptive quantization ranges. This paper presents an adaptive PVD technique using 6-pixel blocks. There are two variants. The proposed adaptive PVD for 2×3-pixel blocks is known as variant 1, and the proposed adaptive PVD for 3×2-pixel blocks is known as variant 2. For every block in variant 1, the four corner pixels are used to hide data bits using the middle column pixels for detecting the horizontal and diagonal edges. Similarly, for every block in variant 2, the four corner pixels are used to hide data bits using the middle row pixels for detecting the vertical and diagonal edges. The quantization ranges are adaptive and are calculated using the correlation of the two middle column/row pixels with the four corner pixels. The technique performs better as compared to the existing adaptive PVD techniques by possessing higher hiding capacity and lesser distortion. Furthermore, it has been proven that the PDH steganalysis and RS steganalysis cannot detect this proposed technique

İmge içerisine LSB eşleştirme alanı tabanlı kayıplı imge gizleyen yüksek kapasiteli tersinir sırörtme yöntemi

06.03.2018 tarihli ve 30352 sayılı Resmi Gazetede yayımlanan “Yükseköğretim Kanunu İle Bazı Kanun Ve Kanun Hükmünde Kararnamelerde Değişiklik Yapılması Hakkında Kanun” ile 18.06.2018 tarihli “Lisansüstü Tezlerin Elektronik Ortamda Toplanması, Düzenlenmesi ve Erişime Açılmasına İlişkin Yönerge” gereğince tam metin erişime açılmıştır.Sırörtme, iletişim dışındaki kişilerin ilk bakıştaki tespitlerini önlemek üzere gizli verinin masum görünen bir taşıyıcı ortam içine gizlenerek iletilmesi yöntemidir. Sırörtmede gizli verinin varlığından iletişim dışındakiler habersizdir. Sırörtme, imge, video, ses veya metin dosyalarına uygulanabilir. Bu tez çalışmasında, renkli imgeler içine renkli imge gizleyen yeni veri gizleme yöntemleri önerilmiştir. Önerilen yöntemlerin ilk üçü tersinir olmayan veri gizleme yöntemleridir. Tersinir olmayan yöntemler örtü imgeyi eşit çerçevelere bölerek mevcut bitlerle eşleştirme alanları oluşturmaktadır. Gizlenecek veri, eşleştirme alanları ile karşılaştırılarak gizlemeye uygun olup olmadıkları tespit edilir. Eşleşme oluştuğunda, gizli verinin yeri işaretlenir. Gizlenen veri, mevcut bitlerle temsil edildiği için sadece işaretleme işleminde bit değişikliği oluşur. Diğer üç yöntem ise tersinir yöntemlerdir. Tersinir yöntemler, 24-bit renkli imge içerisine yüksek kapasitede kayıplı 24-bit renkli imge gizlemektedir. Tersinir yöntemlerde, eşleştirme yöntemine göre değişiklik gösteren eşleştirme alanı aralıkları oluşturulur. Gizlenecek imge eşit parçalara bölünür ve her parçanın girdiği eşleştirme aralığına göre kodlanarak gizleme işlemi yapılır. Önerilen yöntemler, örtü imgede en az değişiklik yaparak en fazla veriyi gizlemeye çalışır. Önerilen yöntemlerin sıraçma algoritmalarına karşı başarımını test etmek için rasgele seçilen 150 imgeye veriler gizlenmiş ve imge bozulma ölçüm yöntemleri ile değerlendirilmiştir. Tez çalışmasında önerilen tersinir yöntemler, literatürdeki yöntemlere göre kapasite olarak iki kat daha verimli, değişiklik analizi olarak %10 daha düşük PSNR değeri elde etmiştir.Steganography is a data hiding method in an innocent media to prevent initial observations from third parties. Thus, third parties are not aware of the presence of the secret data when steganography is concerned. Steganography can be applied to image, video, audio or text files. In this thesis, a set of new data hiding methods have been proposed for still images. The first three are irreversible methods which divide cover media into equal mapping areas to match the bits of secret data. The mapping areas are tested whether they are suitable for hiding the bits of the secret data. If so, the location of the hidden bits are marked. Since the secret data are represented by existing bits in the cover file, cover bits can be changed only during marking procedures. The next proposed three methods are reversible by which high capacity lossy images can be hidden into images. In reversible methods, the mapping areas are created in determined coded ranges. Proposed methods try to embed as much as possible secret data with a minimum change in cover bits. The method proposed have been tested comprehensively against well-known steganalysis algorithms using 150 image files embedded with secret data then the image distortion parameters have been evaluated. The proposed reversible methods have achieved two times better capacity and %10 lower distortion rate as PSNR compared to the studies in the literature