DETECTION OF STEGO IMAGE BASED ON CORRELATED ANALYSIS

الموضوعات

علوم تطبيقية وتكنولوجية

الملخص

Steganography and steganalysis are two sides of the same coin. The techniques of steganography and steganalysis are developed at the same time. Steganography is a technique for concealing secret data and making it invisible by embedding it in a multimedia range. Image steganalysis is a technique for determining whether or not images contain concealed information. Because developed steganographic methods can payload tiny secret messages into covers, state-of-the-art image steganalysis techniques, with the improvement of steganography technology, cannot distinguish between the cover and stego images or are detected with lower accuracy performance, making it challenging. Recent research has demonstrated the effectiveness of utilizing neural networks to detect stego images. However, accessing a database is complex, which is needed in the classification process to detect whether an image is a cover or stego image. The current study presents a technique to address these problems for detecting stego images in the spatial domain. The proposed system depends on the statistical properties of the input image. The system depends on deriving the auto-correlation function of the image histogram, then applying a high-pass filter as a threshold to evaluate it. This technique can be used to decide which image is a cover or a stego without adopting the original image. Although this study has focused on least-significant-bit (LSB) steganography, it is found that the proposed approach could be applied successfully on sequentially and randomly embedded LSB steganography with different orders of histogram-correlation derivatives. Also, the ratio of stego-image to cover limits is considered, where tiny ratios can escape this detection method unless modified. We further examined this strategy for other image steganographic ways. The results have eventually revealed the validity of this universal steganalysis system. We use different thresholds to evaluate the proposed system. These thresholds depend on the format of the input image. The results found that the high-pass filter is more suitable than other thresholds when using grayscale as an input image, and the entropy correlation derivatives of the image histogram are appropriate for a color image. We found the proposed system is better when comparing the performance of our proposed method with other specific methods in terms of recognizing sequentially or randomly embedded messages and the capacity of detecting messages. The proposed method is universal but doesn’t use a dataset in the processing phase to classify images into cover or stego images. The suggested method's outcomes are evaluated using five steganographic approaches. The method is capable of detecting secret messages if the message size is small (Rm > 0.01). The programming language of the proposed system is MATLAB R2021a (64-bit).

روابط وملفات

التعريف والنوع

رقم الوثيقة

05cd3da7-3fcf-4feb-ac9b-abf3973a7157

رقم العقد

0

نوع الوسائط

Crawler

نوع المحتوى

الرسائل العلمية

صيغة المصدر

رسائل دكتوراة

نوع الملف

pdf text

أسماء الملفات

995473_1.pdf

بيانات النشر

ترجمة العنوان

كشف الاخفاء بالصورة بالاعتماد على التحليل المترابط

ألقاب المؤلفين

[{"name_ar":"زاهر محسن حسين","title_ar":"اشراف","title_en":"Supervision"},{"name_ar":"ناطق مطشر عبدعلي حسين","title_ar":"اعداد","title_en":"Preparation"}]

اللغة

English

المصدر والدورية

اسم المصدر

DETECTION OF STEGO IMAGE BASED ON CORRELATED ANALYSIS

المحتوى والصفحات

عدد الصفحات

0

ترجمة الملخص

الاخفاء وتحليل الاحفاء وجهان لعملة واحدة. تم تطوير تقنيات إخفاء المعلومات والتحليل في نفس الوقت. الاخفاء هي تقنية لإخفاء البيانات السرية وجعلها غير مرئية من خلال تضمينها في نطاق وسائط متعددة. تحليل إخفاء الصور هو تقنية لتحديد ما إذا كانت الصور تحتوي على معلومات مخفية أم لا. نظرًا لأن أساليب إخفاء المعلومات المتقدمة يمكنها تحميل رسائل سرية صغيرة في الأغلفة، فإن تقنيات تحليل إخفاء الصور الحديثة مع تحسين تقنية إخفاء المعلومات لا يمكنها التمييز بين صور الغلاف وصور stego أو يتم اكتشافها بأداء أقل دقة، مما يجعل الأمر صعبًا. أثبتت الأبحاث الحديثة فعالية استخدام الشبكات العصبية لاكتشاف صور stego. ومع ذلك، نظرًا لأن الوصول إلى قاعدة البيانات أمر معقد، وهو أمر ضروري في عملية التصنيف لاكتشاف ما إذا كانت الصورة عبارة عن صورة غلاف أم صورة stego. تقدم الدراسة الحالية تقنية لمعالجة هذه المشاكل للكشف عن صورة stego في المجال المكاني. يعتمد النظام المقترح على الخصائص الإحصائية للصورة المدخلة. يعتمد النظام على اشتقاق وظيفة الارتباط التلقائي للرسم البياني للصورة، ثم تطبيق مرشح تمرير عالي كعتبة لتقويم النظام المقترح. يمكن استخدام هذه التقنية لتحديد الصورة التي هي غلاف أو stego دون اعتماد الصورة الأصلية. على الرغم من أن هذه الدراسة قد ركزت على إخفاء المعلومات في البتات الأقل أهمية (LSB)، فقد وجد أنه يمكن تطبيق النهج المقترح بنجاح على إخفاء LSB بالتسلسل والعشوائي مع أوامر مختلفة من مشتقات ارتباط المدرج التكراري. أيضًا، يتم النظر في نسبة صورة stego إلى حدود الغلاف، حيث يمكن للنسب الصغيرة أن تتخطى طريقة الكشف هذه ما لم يتم تعديلها. لقد تم فحص هذه الإستراتيجية أيضًا بحثًا عن طرائق إخفاء الصور الأخرى. كشفت النتائج في النهاية عن فعالية هذا النظام الشامل لتحليل الإخفاء. تم استخدم عتبات مختلفة لتقويم النظام المقترح. تعتمد هذه العتبات على تنسيق صورة الإدخال. توصل النظام المقترح من خلال النتائج أن مرشح التمرير العالي أكثر ملاءمة من العتبات الأخرى عند استخدام التدرج الرمادي كصورة إدخال وأن مشتقات ارتباط الانتروبيا في الرسم البياني للصورة مناسبة لصورة ملونة. أن النظام المقترح أفضل عند مقارنة أدائه مع طرائق أخرى محددة من حيث التعرف على الرسائل المضمنة بشكل تسلسلي أو عشوائي وكذلك سعة الرسائل المكتشفة. الطريقة المقترحة عامة ولكنها لا تستخدم مجموعة بيانات في مرحلة المعالجة لتصنيف الصور إلى صور غلاف أو صور مخفية.

كلمات الباحثين

Steganography, Steganalysis, Digital Images, Sequential Embedding, Random Embedding, LSB, Statistical Functions, High-Pass Filter, Image Histogram

إشراف وإعداد

الإشراف

زاهر محسن حسين

الإعداد

ناطق مطشر عبدعلي حسين

الاقتباسات الببليوغرافية