Ефективність стегоаналізу цифрових зображень у випадку попередньої фільтрації стеганограм, сформованих згідно адаптивних методів MG та MIPOD

В роботі досліджено вплив попередньої фільтрації цифрових зображень на точ-ність виявлення стеганограм, сформованих згідно адаптивних методів MG та MiPOD. Встановлено, що застосування медіанної, вінеровської та анізотропної (дифузної) філь-трації не дозволяє суттєво підвищити точність виявлення стеганограм. Виявлено, що налаштування стегодетектору з використанням різниць ознак вихідного та обробленого зображень дозволяє на 2%-5% зменшити похибку виявлення стеганограм у порівнянні з випадком використання ознак вихідного зображення.The influence of preliminary filtering of digital images on the detection accuracy of stego images formed according to adaptive methods of MG and MiPOD is investigated. The limitation of applying median, Wiener and anisotropic (diffuse) filters for improvind stedetec-tors performance is shown. It is revealed that usage of linearly transformed features for initial and processed (calibrated) images allows reducing up to 2%-5% detection error in comparison with processing of uncalibrated images

Аналіз точності виявлення стеганограм, сформованих адаптивними методами, при додатковому зашумленні зображень-контейнерів

В роботі досліджено ефективність застосування методів попередньої обробки в задачах стегоаналізу цифрових зображень. Виявлено, що внесення додаткових адитивних завад дозволяє суттєво (до 5%) підвищити точність виявлення стеганограм, сформованих згідно з адаптивним стеганографічним методом S-UNIWARD, навіть при слабкому (менше 10%) заповненні контейнеру стегоданими, де застосування відомих методів стегоаналізу є неєфективним.In the work, the effectiveness of the applying of pre-processing methods in the problems of digital images steganalysis is investigated. It was found that introduction of additional additive noise allows one to significantly (up to 5%) increase the detection accuracy for stego images formed according to S-UNIWARD adaptive embedding method, even in the case of weak (less than 10%) cover image paload, where usage of known steganalysis methods is ineffective.В работе исследована эффективность применения методов предварительной обработки в задачах стегоанализа цифровых изображений. Обнаружено, что внесение дополнительных аддитивных помех позволяет существенно (до 5%) повысить точность обнаружения стеганограм, сформованных согласно адаптивному методу S-UNIWARD, даже в случае слабого (менее 10%) заполнения контейнера стегоданными, где применение известных методов стегоанализа является неэффективным

Computing Dependencies between DCT Coefficients for Natural Steganography in JPEG Domain

International audienc

StegNet: Mega Image Steganography Capacity with Deep Convolutional Network

Traditional image steganography often leans interests towards safely embedding hidden information into cover images with payload capacity almost neglected. This paper combines recent deep convolutional neural network methods with image-into-image steganography. It successfully hides the same size images with a decoding rate of 98.2% or bpp (bits per pixel) of 23.57 by changing only 0.76% of the cover image on average. Our method directly learns end-to-end mappings between the cover image and the embedded image and between the hidden image and the decoded image. We~further show that our embedded image, while with mega payload capacity, is still robust to statistical analysis.Comment: https://github.com/adamcavendish/StegNet-Mega-Image-Steganography-Capacity-with-Deep-Convolutional-Networ

Security and imperceptibility improving of image steganography using pixel allocation and random function techniques

Information security is one of the main aspects of processes and methodologies in the technical age of information and communication. The security of information should be a key priority in the secret exchange of information between two parties. In order to ensure the security of information, there are some strategies that are used, and they include steganography and cryptography. An effective digital image-steganographic method based on odd/even pixel allocation and random function to increase the security and imperceptibility has been improved. This lately developed outline has been verified for increasing the security and imperceptibility to determine the existent problems. Huffman coding has been used to modify secret data prior embedding stage; this modified equivalent secret data that prevent the secret data from attackers to increase the secret data capacities. The main objective of our scheme is to boost the peak-signal-to-noise-ratio (PSNR) of the stego cover and stop against any attack. The size of the secret data also increases. The results confirm good PSNR values in addition of these findings confirmed the proposed method eligibility

Data hiding techniques in steganography using fibonacci sequence and knight tour algorithm

The foremost priority in the information and communication technology era, is achieving an efficient and accurate steganography system for hiding information. The developed system of hiding the secret message must capable of not giving any clue to the adversaries about the hidden data. In this regard, enhancing the security and capacity by maintaining the Peak Signal-to-Noise Ratio (PSNR) of the steganography system is the main issue to be addressed. This study proposed an improved for embedding secret message into an image. This newly developed method is demonstrated to increase the security and capacity to resolve the existing problems. A binary text image is used to represent the secret message instead of normal text. Three stages implementations are used to select the pixel before random embedding to select block of (64 × 64) pixels, follows by the Knight Tour algorithm to select sub-block of (8 × 8) pixels, and finally by the random pixels selection. For secret embedding, Fibonacci sequence is implemented to decomposition pixel from 8 bitplane to 12 bitplane. The proposed method is distributed over the entire image to maintain high level of security against any kind of attack. Gray images from the standard dataset (USC-SIPI) including Lena, Peppers, Baboon, and Cameraman are implemented for benchmarking. The results show good PSNR value with high capacity and these findings verified the worthiness of the proposed method. High complexities of pixels distribution and replacement of bits will ensure better security and robust imperceptibility compared to the existing systems in the literature