Двойное сжатие, на основе реверсивного скрытия данных в зашифрованном изображении

Аннотация

Защита конфиденциальности для обмена информацией через средства массовой информации была предметом исследования многих людей. До сих пор криптография всегда играла свою главную роль в защите секретности между отправителем и предполагаемым получателем. Однако в настоящее время методы стеганографии все чаще используются помимо криптографии, чтобы добавить больше защитного слоя к скрытым данным. В этом письме мы показываем, что фактор качества в изображении JPEG может быть пространством встраивания, и мы обсуждаем возможность встраивания сообщения в изображение JPEG путем управления таблицами квантования JPEG (QT). В сочетании с некоторыми алгоритмами перестановки эта схема может использоваться в качестве инструмента для секретного общения. Предложенный метод позволяет добиться удовлетворительных результатов декодирования с помощью этой простой стратегии двойного сжатия JPEG.

Ключевые слова: скрытие данных, JPEG, добротность..

1. ВВЕДЕНИЕ

Наряду со спросом на скорость и целостность при обмене информацией через Интернет, всегда есть необходимость в секретности. Многие работы были сосредоточены на том, как защитить личную информацию от атак и / или идентификации. Помимо криптографии, стеганография также все чаще используется для безопасного общения [1], [2]. В отличие от криптографии, главная цель сокрытия данных заключается в том, чтобы скрыть данные с помощью носителя, чтобы скрытые данные передавались без подозрений.

Алгоритмы сокрытия состоят в том, чтобы поддерживать естественный внешний вид средств массовой информации и не дать даже не подозревающим людям думать, что информация существует. Чтобы скрыть информацию внутри изображения, есть несколько доступных доменов, в которых используются алгоритмы стеганографии, например, пространственный домен или домен DCT [3]. Среди различных типов изображений формат JPEG является широко используемым стандартом сжатия с потерями для фотографических изображений. Изображения JPEG обычно имеют коэффициент сжатия 30:1 с незначительными потерями в качестве изображения. Другое преимущество стандарта JPEG заключается в том, что степень сжатия можно регулировать, что позволяет выбирать компромисс между размером хранилища и качеством изображения.

В этой работе предлагается секретная схема связи, в которой данные защищены вдвойне как на этапе шифрования, так и на этапе сокрытия. Встраиваемое сообщение сначала обрабатывается с использованием некоторых методов шифрования. Здесь алгоритм перестановки, который требует пары чисел в качестве ключа, используется для перестановки исходного сообщения. После этапа шифрования зашифрованное сообщение затем внедряется в изображение JPEG путем управления различными таблицами квантования. Окончательный результат - изображение JPEG, содержащее некоторые определенные области с различным качеством изображения. Получатель выполняет обратные шаги для извлечения информации: сначала извлеките шаблон из зашифрованного сообщения, а затем используйте ключ, который был передан ранее, для расшифровки сообщения.

2. ПРЕДЛАГАЕМАЯ СПЕЦИАЛЬНАЯ СХЕМА ВСТАВЛЕНИЯ / ИЗВЛЕЧЕНИЯ ИНФОРМАЦИИ

A. Повторный процесс сжатия изображений JPEG:

Стандартный JPEG в основном используется для работы с цветными изображениями в формате RGB. Первым шагом является преобразование изображения из пространства RGB в пространства яркости / цветности Y, Cb и Cr. За этапом преобразования цветового пространства следует этап субдискретизации, где обычно каналы цветности (Cb и Cr) подвергаются субдискретизации со скоростью, равной половине скорости Y-канала. Посредством применения специальных таблиц квантования (QT) высокочастотные компоненты преобразованного изображения обрезаются, а верхние левые компоненты разделяются.

Большие коэффициенты, установленные в таблице квантования, приводят к более высокой степени сжатия, но также ухудшают качество изображения и наоборот. Различные модели камер используют разные QT для одинакового качества. Например, два QT на следующем рисунке различны, но они обеспечивают одинаковый приблизительный коэффициент качества (PSNR), равный 80.

3 ЭТАП ШИФРОВАНИЯ

 Встраиваемое изображение сначала проходит стадию шифрования. Здесь мы просто применяем алгоритм автоморфизма [7], [8] для перестановки пикселей в скрытом сообщении. Фактически, любой алгоритм шифрования может быть применен на этом этапе, при условии, что сам алгоритм и ключ достаточно сильны. Изображение после применения некоторой операции по модулю становится случайным шаблоном. Например, после применения этого оператора с параметром к исходному изображению 66 раз мы получаем зашифрованное изображение, подобное изображению рядом с исходным; является параметром для изменения делителя в этой операции по модулю и считается ключом для дешифрования. Чтобы восстановить исходное изображение, нужно знать пару. В этом случае для декодирования мы применяем один и тот же оператор с и (с этой конкретной настройкой применение операции 192 раза дает исходное изображение). Чтобы быть еще более безопасным, на практике этот шаг может быть повторен с несколькими раундами и различными наборами и может быть применен. Следовательно, ключ, который должен получить получатель для восстановления скрытого изображения, - это набор этих значений.

4 ПРОЦЕДУРА ВСТАВКИ

Пусть образ Хоста "H", который является двоичным или цветным изображением размера P*Q. Где P=ширина изображения узла ч,м=толщина ведущего изображения H. держать форму тайного изображения без изменений, соотношение сторон секретного изображения должны быть идентичны принимающей изображение.
Соотношение сторон: P / Q = M / N
Например: H размер=1024*1024 пикселей, где S размер=128*128 пикселей. Вышеуказанные изображения удовлетворяют только условию соотношения сторон.
Шаг 1: Разделите исходное изображение хоста на блоки размером P/M*Q/N. Для 1024*1024 "H" и 128*128 "S", чьё изображение рассыпается на блоки размером 8*8. Следовательно образ Хоста содержит 16 8*8 подблоков.
Шаг 2: Если S(m,n)=0, то H(i,j) сжимается с таблицей квантования Q2.

Если S(m,n)=1, то H(i,j) сжимается таблицей квантования Q1. Следовательно каждый Подблок в образе Хоста квантован или Q1 или Q2, что приводит к двойному сжатию.
Шаг 3: преобразуйте встроенное изображение в формат JPEG. В существующем методе сжатия изображение Хоста квантовано с Q1 и снова квантовано с Q2, что приводит к низкому качеству. В предлагаемой нами работе качество должно быть как можно более высоким, чтобы значения пикселей не квантовались и не округлялись снова с другим большим QTs. После процесса встраивания мы сохраняем встроенное изображение в формате JPEG, но качество должно быть как можно выше, таким образом, значения пикселей не будут квантованы и округлены снова с другим большим QTs. Качество для сохранения конечного изображения после встраивания данных было выбрано 100 или 95 в экспериментах по вышеуказанной причине. При декодировании получатель сначала обнаруживает области с различными факторами качества для извлечения шаблона сообщения, встроенного в образ хоста (зашифрованный шаблон). По мере извлечения шаблона получатель может перепрограммировать шаблон с помощью ключа, который был заранее предоставлен отправителю для восстановления скрытого сообщения.

5 МОДУЛЬ ДЕКОДИРОВАНИЯ

Шаг 1: сохраните встроенное изображение с более низкими коэффициентами качества (Q2).
Шаг 2: вычитание сохраненной версии к исходному встроенному изображению для получения изображения различия.
Шаг 3: Разделите изображения разницы на блоки размером 8* 8
Шаг 4: наибольшие и наименьшие значения суммы в изображении разницы обозначаются как и выберите изображение разницы, которое имеет наибольшую разницу в качестве лучшего кандидата. Установите порог.
Шаг 5: Если сумма значений пикселей в каждом блоке меньше порога, то декодируйте черный пиксель, иначе декодируйте белый пиксель. В Matlab функция imwrite позволяет записать JPEG-изображение из Матрицы, представляющей несжатое изображение, с заданным пользователем коэффициентом качества.
QTS значения по умолчанию на различных факторах качества другого програмного обеспечения как Photoshop также были расмотрены для того чтобы испытать способность извлечь врезанную информацию с слепым угадыванием QTs.

6 РЕЗУЛЬТАТ МОДЕЛИРОВАНИЯ

7 ССЫЛКИ НА ЛИТЕРАТУРУ

[1] K. Raja и C. Chowdary, «Безопасная стеганография изображений с использованием LSB, DCT и методов сжатия необработанных изображений», в 3rd Int. Conf. Интеллектуальное зондирование и обработка информации, 2005, с. 170 - 176

[2] З. Ни и Ю. Ши, «Надежная потеря меньше скрытых данных изображения, предназначенных для аутентификация хрупких изображений » IEEE Trans. Схемы Сист. Видео Технол. том 18, нет 4, с. 497 -509, 2008.

[ 3 ] Г. Гуль и Ф. Kurugollu, “Роман steganalyser универсальный дизайн: “LogSv”,” в IEEE Int. Конф. Обработка изображений (ICIP 2009), Cairo, Egypt, 2009.
[ 4 ] Х. Фарид, “разоблачение цифровой подделки из призраков в формате JPEG ,”IEEE Trans. Сообщать. Судебная Безопасность, том. 4, нет. 1, стр. 154 – 160, Mar. 2009.
[ 5 ] Б. У. Пеннбейкер и Ж. Л. Митчелл, JPEG: стандарт сжатия данных неподвижного изображения. New York: Springer, 1993.
[ 6 ] [В интернете.]В наличии: http://www.impulseadventure.com/photo/ jpegquantization.html
[ 7 ] Voyatzis г. и И. лаваши, “приложения Торал авто-морфизмы в изображения водяных знаков” в Int. Конф. Обработка Изображений, Труды, 1996, vol. 1, стр. 237–n240.
[ 8 ] Х. К. ЦО, “Метод обмена секретными изображениями без потерь", в 8-й Инт. Конф. Проектирование и применение интеллектуальных систем, 2008, с. 616– 619.
[ 9 ] Z. Ван И А. С. Бовик, “универсальный индекс качества изображения,”Процесс сигнала IEEE. Латыш., том. 9, нет. 1, стр. 81– 84, Jan. 2002
[ 10 ] С. Лью и Х. Ф., “Стегоанализа, используя статистику цвет вейвлет и один-оддержка класса векторов,”mSPIE Symp. Электронная Визуализация , 2004 [Online].В наличии: http://www.cs.dartmouth.edu/farid/research/