АКТИВНА АТАКА НА СТЕГАНОКОНТЕЙНЕР

It was carried out passive and active attack on steganography container and hidden information was removed from the container. To determine the fact of addition of hidden information in container, rather for realization of passive attack, we used the method of statistic steganalysis, which is based on famous mathematical model of container. We concluded the decision about presence of hidden information in terms of visual comparison of empty container spectrum with the spectrum of container which can contain hidden information. The spectrum of filled container has high-frequency hits. Active attack realizes using wavelet transforms. Actual algorithm of lossy compression removes information, which was added to spatial domain image. Besides, at the cost of substitution of DCT-coefficients for wavelet transform coefficients, we achieved the coding of container. The compression of container is accounted for compression of the wavelet coefficient matrix, which is transmitted in the communication channel.Проведено пассивную и активную атаки на стего-контейнер и удалено скрытую информацию из контейнера. Для выявления факта внесения скрытой информации в контейнер, то есть реализации пассивной атаки был использован метод статистического стегоанализа, основанный на известной математической модели контейнера. Решение о наличии скрытой информации принималось на основе визуального сравнения спектра пустого контейнера со спектром контейнера в котором может содержаться скрытая информация спектр заполненного контейнера имеет высокочастотные всплески . Активная атака реализуется с помощью вейвлет-преобразования. Данный алгоритм сжатия с потерями удаляет информацию, внесенную в пространственную область изображения. Также за счет замены коэффициентов ДПК коэффициентами вейвлет-преобразование было достигнуто кодирования контейнера. Компрессия контейнера происходит за счет сжатия матрицы вейвлет-коофициентом которая передается в канал связи.Проведено пасивну та активну атаки на стего-контейнер та видалено приховану інформацію  з контейнеру. Для виявлення факту внесення прихованої інформації в контейнер тобто реалізації пасивної атаки було використано метод статистичного стегоаналізу, який базується на відомій математичній моделі контейнеру. Рішення про наявність прихованої інформації  приймалося на основі візуального порівняння спектру порожнього контейнеру зі спектром контейнеру в якому може міститися прихована інформація, спектр заповненого контейнеру має високочастотні всплески.. Активна атака реалізується за допомогою вейвлет-перетворення. Даний алгоритм стиснення з втратами видаляє інформацію внесену в просторову область зображення. Також за рахунок заміни коефіцієнтів ДПК коефіцієнтами вейвлет-перетворення було досягнуто кодування контейнеру. Компресія контейнеру відбувається за рахунок стиснення матриці вейвлет-коофіцієнтів яка передається в канал зв’язку

STEGANALYSIS OF GRAPHIC CONTAINER

The author was motivated and on task elaboration algorithm of the software will perform a passive attack on the container of the amended by GSZ (Least Significant Bit) hidden information. The aim of the task was to automate the process of passive stegoanalysis graphics container with the help of statistical pattern recognition theory. This is achieved by aligning the statistical characteristics of the subject container and comparing it to the original container. The result of this comparison is the value which will include a container into two classes using this algorithm allows stegoanalitik check only suspicious containers, which significantly reduces the time spent compared to screen all containers and due to the continuing increase in the productivity of automated systems, time processing blocks automation algorithm stegoanalysis will decrease.В работе авторами была обоснована и поставлена ​​задача по разработке алгоритма программного продукта, которая будет осуществлять пассивную атаку на контейнер, с внесенной в него методом НСБ ( Наименее Значимого Биту ) скрытой информации. Целью стояла задача автоматизации процесса пассивного стегоанализа графического контейнера с помощью статистической теории распознавания образов. Это обеспечивается за счет выравнивания статистических характеристик обследуемого контейнера и сравнения его с начальным контейнером .. Результатом этого сравнения является значение, которое позволит отнести контейнер к одному из двух классов. Использование этого алгоритма позволит стегоаналитику проверять только подозрительные контейнеры, что значительно уменьшает затраты времени по сравнению с проверкой всех контейнеров, а в связи с постоянным ростом производительности автоматизированных систем, время на обработки блоков автоматизации алгоритма стегоанализа будет уменьшаться.Обґрунтовано та поставлено завдання щодо розроблення алгоритму програмного продукту, який здійснюватиме пасивну атаку на контейнер із внесеною в нього методом (НЗБ) найменш значущого біту прихованої інформації. Метою було автоматизувати процес пасивного стегоаналізу графічного контейнера за допомогою статистичної теорії розпізнавання образів. Це забезпечується за допомогою вирівнювання статистичних характеристик обстежуваного контейнера та порівняння його з початковим контейнером. Результатом цього порівняння є значення, яке дасть змогу віднести контейнер до одного з двох класів. Використання цього алгоритму дозволить стегоаналітику перевіряти тільки підозрілі контейнери, що значно зменшить витрати часу порівняно з перевіркою всіх контейнерів, а через постійне зростання продуктивності автоматизованих систем, час на опрацювання  блоків автоматизації алгоритму стегоаналізу зменшуватиметься