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    Minimizing embedding impact in steganography using trellis-coded quantization

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

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    Steganographie ist die Kunst der vertraulichen Kommunikation. Anders als in der Kryptographie, wo der Austausch vertraulicher Daten fĂŒr Dritte offensichtlich ist, werden die vertraulichen Daten in einem steganographischen System in andere, unauffĂ€llige Coverdaten (z.B. Bilder) eingebettet und so an den EmpfĂ€nger ĂŒbertragen. Ziel eines steganographischen Algorithmus ist es, die Coverdaten nur geringfĂŒgig zu Ă€ndern, um deren statistische Merkmale zu erhalten, und möglichst in unauffĂ€lligen Teilen des Covers einzubetten. Um dieses Ziel zu erreichen, werden verschiedene AnsĂ€tze der so genannten minimum-embedding-impact Steganographie basierend auf Syndromkodierung vorgestellt. Es wird dabei zwischen AnsĂ€tzen basierend auf stochastischen und auf deterministischen Matrizen unterschieden. Anschließend werden die Algorithmen bewertet, um Vorteile der Anwendung von Syndromkodierung herauszustellen
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