Меню журнала
> Архив номеров > Рубрики > О журнале > Авторы > Требования к статьям > Редсовет > Рецензенты > Порядок рецензирования статей > Политика издания > Этические принципы > Правовая информация
Журналы индексируются
Реквизиты журнала

В погоне за двумя зайцами поймай обоих сразу!
34 журнала издательства NOTA BENE входят одновременно и в ERIH PLUS, и в перечень изданий ВАК
При необходимости автору может быть предоставлена услуга срочной или сверхсрочной публикации!
ГЛАВНАЯ > Вернуться к содержанию
Алгоритм встраивания и извлечения информации в неподвижные цифровые изображения стойкий к пассивным стегоаналитическим атакам
Балтаев Родион Хамзаевич

ассистент, кафедра радиоэлектроники и защиты информации, Пермский государственный национальный исследовательский университет

614990, Россия, Пермский край, г. Пермь, ул. Букирева, 15

Baltaev Rodion Khamzaevich

Teaching Fellow at the Department of Radioelectronics and Information Protection of Perm State University

614990, Russia, Perm, ul. Bukireva, 15

rodion-baltaev@yandex.ru
Лунегов Игорь Владимирович

кандидат физико-математических наук

доцент, кафедра радиоэлектроники и защиты информации, Пермский государственный национальный исследовательский университет

614990, Россия, Пермский край, г. Пермь, ул. Букирева, 15

Lunegov Igor Vladimirovich

PhD in Physics and Mathematics

Associate Professor at the Department of Radioelectronics and Information Protection of Perm State University

614990, Russia, Perm, ul. Bukireva, 15

lunegov@psu.ru
Аннотация. Предметом исследования являются стеганографические методы защиты информации. Существуют два основных способа защиты передаваемой информации – криптографический и стеганографический. Криптографические методы скрывают только содержание передаваемой информации. При этом факт передачи зашифрованной информации может привлечь внимание злоумышленника, который может применить успешные криптографические атаки направленные на потерю конфиденциальности. Стеганографические методы скрывают не только содержание передаваемой информации, но и сам факт ее передачи. Стеганография и криптография являются взаимодополняемыми методами, комбинированное применение которых позволяет существенно повысить безопасность передаваемых данных. Поэтому актуальным является развитие не только криптографических, но и стеганографических методов защиты информации, которые должны обладать высокой стойкостью к обнаружению процесса передачи информации. Методологической основой исследования являются пассивные методы анализа обнаружения передачи вложенной в изображение информации, к которым относятся статистические и визуальные методы. Новизна исследования заключается в разработке стеганографической системы защиты информации на основе предложенного оригинального алгоритма встраивания информации с перекрытием блоков изображения по строкам и столбцам. Показано, что данная стеганографическая система сохраняет свою стойкость к пассивным стегоаналитическим атакам при перекрытия блоков до 24х24 пикселя и при данном значении перекрытия обладает большей стойкостью по сравнению со стандартным и улучшенным стеганографическим методом на основе прямого расширения спектра.
Ключевые слова: защита информации, стеганография, пассивный стегоанализ, статистический стегоанализ, визуальный стегоанализ, прямое расширение спектра, алгоритм встраивания информации, цифровые изображения, CIEDE2000, LDPC код
УДК: 004.056.5
DOI: 10.7256/2409-7543.2016.6.21252
Дата направления в редакцию: 29-11-2016

Дата публикации: 10-01-2017

Abstract. The research subject is the steganographic methods of information protection. There are two key ways to protect information – cryptographic and steganographic. Cryptographic methods conceal only the contents of the transmitted information. At that, the fact of transmission of the codified data can draw the attention of an intruder who can use the successful cryptographic attacks, aimed at the loss of confidentiality. Steganographic methods hide not only the contents of the information sent, but also the very fact of sending. Steganography and cryptography are complementary methods, which, used together, can significantly increase the safety of the transmitted data. Therefore, it is necessary to develop not only cryptographic, but also steganographic methods of data protection, which should be resistant to the detection of the process of sending. The research methodology contains the passive methods of analysis of detection of the information, embedded in the image, including statistical and visual methods. The novelty of the study consists in the development of the steganographic system of data protection on the base of the proposed original algorithm of embedding the information by the coverage of the image block in lines and columns. The authors demonstrate that this steganographic system maintains its resistance to passive steganoanalytic attacks when the blocks up to 24x24 pixels are covered, and with this coverage degree it is more resistant than the standard and the advanced steganographic methods based on the direct spectrum broadening. 

Keywords: LDPC code, CIEDE2000, digital images, information embedding algorithm, direct spectrum broadening, virtual steganalysis, statistical steganalysis, passive steganalysis, steganography, data protection

Эта статья недоступна для пользователей, которые не вошли в цифровую библиотеку издательства под своим логином и паролем. Перейдите по ссылке, чтобы зарегистрироваться или осуществить вход.

Если вы один из авторов этой статьи, вы можете открыть бесплатный доступ к этой статье для своих читателей. Вы должны зайти под своим логином и паролем, чтобы воспользоваться услугой. Перейдите по ссылке, чтобы зарегистрироваться или осуществить вход.
Библиография
1.
Балтаев Р. Х., Лунегов И. В. Модель авторегрессии в стеганографическом методе на основе прямого расширения спектра // Вопросы защиты информации. 2015. №3. С. 73-78.
2.
Балтаев Р. Х., Лунегов И. В. Двумерный авторегрессионный процесс в стеганографическом методе на основе прямого расширения спектра // Безопасность информационных технологий. 2016. №2. С. 5-11.
3.
Балтаев Р. Х., Лунегов И. В. Увеличение количества передаваемой информации в стеганографической системе на основе метода прямого расширения спектра // Изв. вузов. Приборостроение. 2016. Т. 59, № 9. С. 717-722.
4.
Manveer K., Gagandeep K. Review of Various Steganalysis Techniques // International Journal of Computer Science and Information Technologies, 2014. vol. 5. pp. 1744-1747.
5.
Mandal, P. C., Poddar B.P. An extensive review of current trends in steganalysis // International Journal of Advanced Research in Computer Engineering and Technology, 2012. vol. 1. pp. 215-220.
6.
Nissar A., Mir A.H. Classification of steganalysis techniques: A study // Digital Signal Processing, 2010. vol. 20. pp. 1758-1770.
7.
Нариманова Е. В., Трифонова Е. А., Килин А. Е., Кучма М. С. Методика количественной оценки надежности восприятия цифрового изображения // Інформатика та математичні методи в моделюванні.-2014.-Т. 4, № 4.-С. 332-336.
8.
Грибунин В. Г., Оков И. Н., Туринцев И. В. Цифровая стеганография. – М.: СОЛОН-ПРЕСС, 2009. – 272 с.
9.
Sharma G. Digital Color Imaging Handbook. N. Y.: CRC Press, 2003. 592 p.
10.
Sharma G., Wu W., Dalal E. N. The CIEDE2000 color-difference formula: Implementation notes, supplementary test data, and mathematical observations // Color Research and Application. 2005. Vol. 30, N 1. P. 21—30.
11.
He L., Gao X., Lu W., Li X., Tao D. Image quality assessment based on S-CIELAB model // Signal, Image and Video Processing. 2011. Vol. 5, N 3. P. 283—290.
12.
Герлинг Е. Ю. Исследование и разработка методов обнаружения стеговложений в неподвижных изображениях. Дисс. на соиск. уч. ст. канд. техн. наук по спец. 05.12.13. Санкт-Петербург, 2014.-211 с.
13.
Schaefer G., Stich M. UCID – An uncompressed colour image database // Proc. SPIE, storage and retrieval methods and applications for multimedia. – 2004. – P. 472-480.
14.
Fawcett T. An introduction to ROC analysis // Pattern Recognition Letters, 2006. vol. 27, № 8, pp. 861-874.
15.
Powers D. M. W. Evaluation: From Precision, Recall and F-Factor to ROC, Informedness, Markedness and Correlation, 2011. vol. 2, № 1, pp. 37-63.
16.
Nissar A., Mir A.H. Classification of steganalysis techniques: A study // Digital Signal Processing, 2010. vol. 20. pp. 1758-1770.
17.
Dong J., Tan T. Blind image steganalysis based on run-length histogram analysis // 15th IEEE International Conference on Image Processing, 2008. pp. 2064-2067.
18.
Cachin C. An information theoretic model for steganography // Proc. of 2nd workshop on information hiding-N. Y.: Springer-Verlag, 1998.-V. 1525.-P. 306-318
References (transliterated)
1.
Baltaev R. Kh., Lunegov I. V. Model' avtoregressii v steganograficheskom metode na osnove pryamogo rasshireniya spektra // Voprosy zashchity informatsii. 2015. №3. S. 73-78.
2.
Baltaev R. Kh., Lunegov I. V. Dvumernyi avtoregressionnyi protsess v steganograficheskom metode na osnove pryamogo rasshireniya spektra // Bezopasnost' informatsionnykh tekhnologii. 2016. №2. S. 5-11.
3.
Baltaev R. Kh., Lunegov I. V. Uvelichenie kolichestva peredavaemoi informatsii v steganograficheskoi sisteme na osnove metoda pryamogo rasshireniya spektra // Izv. vuzov. Priborostroenie. 2016. T. 59, № 9. S. 717-722.
4.
Manveer K., Gagandeep K. Review of Various Steganalysis Techniques // International Journal of Computer Science and Information Technologies, 2014. vol. 5. pp. 1744-1747.
5.
Mandal, P. C., Poddar B.P. An extensive review of current trends in steganalysis // International Journal of Advanced Research in Computer Engineering and Technology, 2012. vol. 1. pp. 215-220.
6.
Nissar A., Mir A.H. Classification of steganalysis techniques: A study // Digital Signal Processing, 2010. vol. 20. pp. 1758-1770.
7.
Narimanova E. V., Trifonova E. A., Kilin A. E., Kuchma M. S. Metodika kolichestvennoi otsenki nadezhnosti vospriyatiya tsifrovogo izobrazheniya // Іnformatika ta matematichnі metodi v modelyuvannі.-2014.-T. 4, № 4.-S. 332-336.
8.
Gribunin V. G., Okov I. N., Turintsev I. V. Tsifrovaya steganografiya. – M.: SOLON-PRESS, 2009. – 272 s.
9.
Sharma G. Digital Color Imaging Handbook. N. Y.: CRC Press, 2003. 592 p.
10.
Sharma G., Wu W., Dalal E. N. The CIEDE2000 color-difference formula: Implementation notes, supplementary test data, and mathematical observations // Color Research and Application. 2005. Vol. 30, N 1. P. 21—30.
11.
He L., Gao X., Lu W., Li X., Tao D. Image quality assessment based on S-CIELAB model // Signal, Image and Video Processing. 2011. Vol. 5, N 3. P. 283—290.
12.
Gerling E. Yu. Issledovanie i razrabotka metodov obnaruzheniya stegovlozhenii v nepodvizhnykh izobrazheniyakh. Diss. na soisk. uch. st. kand. tekhn. nauk po spets. 05.12.13. Sankt-Peterburg, 2014.-211 s.
13.
Schaefer G., Stich M. UCID – An uncompressed colour image database // Proc. SPIE, storage and retrieval methods and applications for multimedia. – 2004. – P. 472-480.
14.
Fawcett T. An introduction to ROC analysis // Pattern Recognition Letters, 2006. vol. 27, № 8, pp. 861-874.
15.
Powers D. M. W. Evaluation: From Precision, Recall and F-Factor to ROC, Informedness, Markedness and Correlation, 2011. vol. 2, № 1, pp. 37-63.
16.
Nissar A., Mir A.H. Classification of steganalysis techniques: A study // Digital Signal Processing, 2010. vol. 20. pp. 1758-1770.
17.
Dong J., Tan T. Blind image steganalysis based on run-length histogram analysis // 15th IEEE International Conference on Image Processing, 2008. pp. 2064-2067.
18.
Cachin C. An information theoretic model for steganography // Proc. of 2nd workshop on information hiding-N. Y.: Springer-Verlag, 1998.-V. 1525.-P. 306-318
Ссылка на эту статью

Просто выделите и скопируйте ссылку на эту статью в буфер обмена. Вы можете также попробовать найти похожие статьи

Другие сайты издательства:
Официальный сайт издательства NotaBene / Aurora Group s.r.o.
Сайт исторического журнала "History Illustrated"