Tree-Based Parity Check for an Optimal Data Hiding Scheme

Abstract-Reducing distortion between the cover object and the stego object is an important issue for steganography. The tree-based parity check method is very efficient for hiding a message on image data due to its simplicity. Based on this approach, we propose a majority vote strategy that results in least distortion for finding a stego object. The lower embedding efficiency of our method is better than that of previous works when the hidden message length is relatively large

Ensuring message embedding in wet paper steganography

International audienceSyndrome coding has been proposed by Crandall in 1998 as a method to stealthily embed a message in a cover-medium through the use of bounded decoding. In 2005, Fridrich et al. introduced wet paper codes to improve the undetectability of the embedding by nabling the sender to lock some components of the cover-data, according to the nature of the cover-medium and the message. Unfortunately, almost all existing methods solving the bounded decoding syndrome problem with or without locked components have a non-zero probability to fail. In this paper, we introduce a randomized syndrome coding, which guarantees the embedding success with probability one. We analyze the parameters of this new scheme in the case of perfect codes

Advances in Syndrome Coding based on Stochastic and Deterministic Matrices for Steganography

Steganographie ist die Kunst der vertraulichen Kommunikation. Anders als in der Kryptographie, wo der Austausch vertraulicher Daten für Dritte offensichtlich ist, werden die vertraulichen Daten in einem steganographischen System in andere, unauffällige Coverdaten (z.B. Bilder) eingebettet und so an den Empfänger übertragen. Ziel eines steganographischen Algorithmus ist es, die Coverdaten nur geringfügig zu ändern, um deren statistische Merkmale zu erhalten, und möglichst in unauffälligen Teilen des Covers einzubetten. Um dieses Ziel zu erreichen, werden verschiedene Ansätze der so genannten minimum-embedding-impact Steganographie basierend auf Syndromkodierung vorgestellt. Es wird dabei zwischen Ansätzen basierend auf stochastischen und auf deterministischen Matrizen unterschieden. Anschließend werden die Algorithmen bewertet, um Vorteile der Anwendung von Syndromkodierung herauszustellen