Steganalytic Methods for the Detection of Histogram Shifting Data Hiding Schemes

Peer-reviewedIn this paper, several steganalytic techniques designed to detect the existence of hidden messages using histogram shifting schemes are presented. Firstly, three techniques to identify specific histogram shifting data hiding schemes, based on detectable visible alterations on the histogram or abnormal statistical distributions, are suggested. Afterwards, a general technique capable of detecting all the analyzed histogram shifting data hiding methods is suggested. This technique is based on the effect of histogram shifting methods on the ¿volatility¿ of the histogram of the difference image. The different behavior of volatility whenever new data are hidden makes it possible to identify stego and cover images

Esteganografía en zonas ruidosas de la imagen

La mayor parte del estegoanálisis en el estado del arte se basa en el uso de técnicas de machine learning, es decir, en entrenar clasificadores para que sean capaces de diferenciar una imagen portadora de una imagen con mensaje oculto. Las investigaciones realizadas en este campo muestran que las zonas de la imagen más difíciles de modelar y, en consecuencia, aquellas en las cuales es más difícil detectar un mensaje incrustado, son las zonas ruidosas. Estas corresponden a líneas y texturas. En este artículo presentamos un nuevo método de esteganografía que permite ocultar información en dichas zonas, dificultando así su detección. La efectividad del método se ha comprobado usando dos bases de datos de imágenes diferentes y dos estegoanalizadores recientes. Los experimentos demuestran que el algoritmo propuesto mejora significativamente la indetectabilidad estadística respecto al sistema LSB matching para la misma capacidad de incrustación

Steganalytic methods for the detection of histogram shifting data-hiding schemes

In this paper, some steganalytic techniques designed to detect the existence of hidden messages using histogram shifting methods are presented. Firstly, some techniques to identify specific methods of histogram shifting, based on visible marks on the histogram or abnormal statistical distributions are suggested. Then, we present a general technique capable of detecting all histogram shifting techniques analyzed. This technique is based on the effect of histogram shifting methods on the "volatility" of the histogram of differences and the study of its reduction whenever new data are hidden

Image steganalysis and steganography in the spatial domain

In this dissertation, we propose different novel techniques both to detect hidden information (steganalysis) and to hide information (steganography). These techniques are presented in the form of a collection of five contributions, but sharing a common research problem. The first contribution presents three different methods to detect histogram shifting data hiding techniques, some of which are targeted attacks to specific schemes, whereas others are more general. As a second contribution, in the area of machine learning steganalysis, we present a novel feature extractor to detect information hidden in the spatial domain, which can be used as an additional submodel in the rich models framework, and which outperforms the accuracy of the state-of-the-art steganalysis by subtractive pixel adjacency matrix (SPAM) with fewer features. In the same context, the third contribution is a steganographic algorithm that exploits the weakness of some submodels to deal with high dimensional data (which typically use a threshold to overcome the dimensionality problem). As a fourth contribution, we present a new framework for unsupervised steganalysis with accuracy higher than the supervised methods in the state of the art, while bypassing the cover source mismatch (CSM) problem. Finally, as a fifth contribution, we present a novel approach to address the CSM problem based on the set of machine learning techniques known as manifold alignment.En esta tesis, proponemos diferentes técnicas novedosas para detectar información oculta (estegoanálisis) y para ocultar información (esteganografı́a). Estas técnicas se presentan como una colección de cinco contribuciones, que comparten un problema común. La primera contribución presenta tres métodos diferentes para detectar información oculta usando técnicas de desplazamiento de histograma, algunas de las cuales son ataques dirigidos a esquemas concretos, mientras que las otras son más genéricas. En la segunda contribución, en el área del aprendizaje automático aplicado al estegoanálisis, presentamos un nuevo extractor de caracterı́sticas para detectar información oculta en el dominio espacial, que se puede usar como submodelo adicional en el framework rich models, y que supera la precisión obtenida por el método del estado del arte subtractive pixel adjacency matrix (SPAM) usando un número inferior de caracterı́sticas. En el mismo contexto, la tercera contribución es un algoritmo esteganográfico que explota la debilidad de algunos submodelos para tratar con datos de muchas dimensiones (los cuales suelen usar un umbral para superar el problema de la dimensionalidad). Como cuarta contribución, presentamos un nuevo framework de estegoanálisis dirigido no supervisado con una precisión superior a la de los métodos supervisados del estado del arte, y que permite eludir el problema del cover source mismatch (CSM). Finalmente, como quinta contribución, presentamos un nuevo enfoque al problema del CSM basado en un conjunto de técnicas de aprendizaje automático conocidas como manifold alignment.En aquesta tesi, proposem diferents tècniques novedoses per detectar informació oculta (estegoanàlisi) i per ocultar informació (esteganografia). Aquestes tècniques es presenten en una col·lecció de cinc contribucions, que comparteixen un problema comú. La primera contribució presenta tres mètodes diferents per detectar informació oculta fent servir tècniques de desplaçament d'histograma, algunes de les quals són atacs dirigits a esquemes concrets, mentre que les altres són més genèriques. En la segona contribució, en l'àrea de l’aprenentatge automàtic aplicat a l'estegoanàlisi, presentem un nou extractor de caracterı́stiques per detectar informació oculta en el domini espacial, que es pot fer servir com a submodel addicional en el framework de rich models, i que supera la precisió obtinguda pel mètode de l'estat de l'art subtractive pixel adjacency matrix (SPAM) fent servir un nombre inferior de caracterı́stiques. En el mateix context, la tercera contribució és un algoritme esteganogràfic que explota la debilitat d'alguns submodels per tractar amb dades de moltes dimensions (els quals solen utilitzar un llindar per superar el problema de la dimensionalitat). Com a quarta contribució, presentem un nou framework d'estegoanàlisi dirigida no supervisada amb una precisió superior a la dels mètodes supervisats de l'estat de l'art, i que permet eludir el problema del cover source mismatch (CSM). Finalment, com a cinquena contribució, presentem un nou enfocament al problema del CSM basat en un conjunt de tècniques d'aprenentatge automàtic conegudes com a manifold alignment.Tecnologies de la informació i de xarxe

Infraestructura de Clau Pública (PKI) per a la gestió d'historials mèdics

L'objectiu d'aquest projecte, emmarcat en l'àrea de la Seguretat Informàtica, és implementar un esquema criptogràfic, que garanteixi els requisits de seguretat d'un sistema de gestió d'historials mèdics, a través d'una xarxa de comunicacions.El objetivo de este proyecto, enmarcado en el área de la Seguridad Informática, es implementar un esquema criptográfico, que garantice los requisitos de seguridad de un sistema de gestión de historiales médicos, a través de una red de comunicaciones.The aim of this project, framed in the area of Computer Security, is to implement a cryptographic scheme that guarantees the security requirements of a management system for medical histories through a communication network

Xniff : Analizador gráfico de red

Xniff és un analitzador gràfic de xarxa desenvolupat com a projecte de final de carrera. Està dissenyat per a funcionar sobre el sistema operatiu GNU/Linux, tot i que ha estat desenvolupat mitjançant els estàndards d?UNIX.Xniff es un analizador gráfico de red desarrollado como proyecto de fin de carrera. Está diseñado para funcionar sobre el sistema operativo GNU/Linux, aunque el desarrollo ha sido realizado mediante los estándares de UNIX.Xniff is a graphic network analyzer developed as a Final Degree Project project. It has been designed to work on the GNU/Linux operating system, although it has been developed through UNIX standards

Actas XV Reunión Española sobre Criptología y Seguridad de la Información (RECSI)

En este artículo se presenta una metodología para detectar el problema de Cover Source Mismatch (CSM) en estegoanálisis en imágenes. El método propuesto determina si un clasificador ha sido entrenado con un conjunto de datos incompleto y si no es apropiado para clasificar una imagen concreta. En este caso, la técnica desarrollada detecta que estamos intentando clasificar una muestra no alineada y elige no clasificarla. En el artículo se muestra que esta metodología permite incrementar considerablemente la precisión del clasificador a cambio de no clasificar ciertas muestras. Este método permite aplicar estegoanálisis en escenarios reales donde aparece el problema del CSM. Además, se presenta un procedimiento simple para completar el conjunto de entrenamiento proporcionando nuevas imágenes para completar las regiones del espacio no cubiertas por los datos de entrenamiento iniciales

LSB matching steganalysis based on patterns of pixel differences and random embedding

This paper presents a novel method for detection of LSB matching steganography in grayscale images. This method is based on the analysis of the differences between neighboring pixels before and after random data embedding. In natural images, there is a strong correlation between adjacent pixels. This correlation is disturbed by LSB matching generating new types of correlations. The presented method generates patterns from these correlations and analyzes their variation when random data are hidden.Este artículo presenta un método novedoso para la detección de LSB esteganografía coincidente en imágenes en escala de grises. Este método se basa en el análisis de las diferencias entre píxeles vecinos antes y después de la incrustación de datos aleatorios. En imágenes naturales, hay una fuerte correlación entre los píxeles adyacentes. Esta correlación es disturbada por LSB que genera nuevos tipos de correlaciones. El método presentado genera patrones de estas correlaciones y analiza su variación cuando se ocultan datos aleatorios.Aquest article presenta un mètode innovador per a la detecció de LSB esteganografia coincident en imatges en escala de grisos. Aquest mètode es basa en l'anàlisi de les diferències entre píxels veïns abans i després de la incrustació de dades aleatòries. En imatges naturals, hi ha una forta correlació entre els píxels adjacents. Aquesta correlació és disturbada per LSB que genera nous tipus de correlacions. El mètode presentat genera patrons d'aquestes correlacions i analitza la seva variació quan s'oculten dades aleatòries