New Approach to Steganography Detection via Steganalysis Framework

Hendrych, Jakub; Kuncicky, Radim; Ličev, Lačezar

doi:10.1007/978-3-319-68321-8_51

Cited by 4 publications

(3 citation statements)

References 12 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Order By: Relevance

“…Heuristic methods of steganalysis are of great interest for researchers, since they are more universal and not attached to some steganographic algorithm, although they achieve lower accuracy rates. Basically, these methods are based on solving a problem of binary classification using machine learning methods, for example, like methods proposed in [6][7][8][9][10]. Let's review some of them in more detail, for example, in [8] a steganalysis method is presented, this method is based on an analysis of histograms on the basis of Huffman codes table used to encode values of discrete cosine transform (DCT) with variable length codes.…”

Section: The Overview Of Steganalisys Methods Of Jpeg Imagesmentioning

confidence: 99%

“…Basically, these methods are based on solving a problem of binary classification using machine learning methods, for example, like methods proposed in [6][7][8][9][10]. Let's review some of them in more detail, for example, in [8] a steganalysis method is presented, this method is based on an analysis of histograms on the basis of Huffman codes table used to encode values of discrete cosine transform (DCT) with variable length codes. An artificial neural network is used for the analysis of histogram.…”

Section: The Overview Of Steganalisys Methods Of Jpeg Imagesmentioning

confidence: 99%

See 1 more Smart Citation

Steganalysis Method of Static JPEG Images Based on Artificial Immune System

Shniperov

Prokofieva

2020

Aut. Control Comp. Sci.

View full text Add to dashboard Cite

The purpose of this work is to develop the steganalysis method of static JPEG images, based on the usage of artificial immune systems.A model of an artificial immune system was developed for the problem of detecting hidden information in JPEG images. Basic requirements were determined, and basic elements of an artificial immune system were considered, mutation and antibody cloning operations were introduced. Also, formal description of main nodes of the artificial immune system is presented. In addition, a brief overview and analysis of the state of the steganalysis problem is provided in the paper. Furthermore, analysis of the obtained experimental results and an assessment of the effectiveness are performed for the developed method.The proposed method allows to detect the presence of hidden information, embedded by various popular steganography tools (like OutGuess, Steghide and F5) in static JPEG images with a sufficiently high accuracy. The theoretical significance of this work consists in the development of a fairly promising approach of heuristic steganalysis using artificial immune systems. The practical significance lies in the developed software product, as well as in experimental data, that confirms the effectiveness of the steganalysis method towards the detection of hidden information in JPEG images.

show abstract

Section: The Overview Of Steganalisys Methods Of Jpeg Imagesmentioning

confidence: 99%

Section: The Overview Of Steganalisys Methods Of Jpeg Imagesmentioning

confidence: 99%

Steganalysis Method of Static JPEG Images Based on Artificial Immune System

Shniperov

Prokofieva

2020

Aut. Control Comp. Sci.

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

“…Also, we adapt this methodology in our research [83]. The main idea is to detect which algorithms (Outguess2.0 and StegHide) were used.…”

Section: The Main Principle Of Dct Steganography -Jpeg Compressionmentioning

confidence: 99%

Advanced Methods of Detection of the Steganography Content

Hendrych

Ličev

2019

Lecture Notes in Electrical Engineering

Self Cite

View full text Add to dashboard Cite

Steganografie může být využita k nelegálním aktivitám. Proto je velmi důležité být připraven. K detekci steganografického obrázku máme k dispozici techniku známou jako stegoanalýza. Existují různé typy stegoanalýzy v závislosti na tom, zda je znám originální nosič nebo zdali víme, jaký byl použit algoritmus pro vložení tajné zprávy. Z hlediska praktického použití jsou nejdůležitější metody "slepé stagoanalýzy", které zle aplikovat na obrazové soubory a jelikož nemáme originální nosič pro srovnání. Tato doktorská práce popisuje metodologii obrazové stegoanalýzy. V této práci je důležité porozumět chování cíleného steganografického algoritmu. Pak můžeme využít jeho slabiny ke zvýšení detekční schopnosti a úspěšnosti kategorizace. Primárně se zaměřujeme na prolomení steganografického algoritmu OutGuess2.0 a sekundárně na algoritmus F5. Analyzujeme schopnost detektoru, který využívá proces kalibrace, výpočtu shlukování a mělkou neuronovou síť k detekci přítomnosti steganografické zprávy na podezřelém snímku. Nový přístup a výsledky jsou sepsány v této doktorské práci. Hlavní přínosy disertační práce jsou následující: 1. Detekce stegogramů vytvořených steganografickými algoritmy OutGuess2.0 a F5. 2. Vysoká úspěšnost klasifikace -s ohledem na sensitivitu testu. 3. Invariance sensitivity testu vůči velikosti tajné zprávy. 4. Podpora různých rozlišení a barevné hloubky obrázků. 5. Aplikace mělké neuronové sítě. 6. Aplikace filtrování makrobloků JPEG obrázků pro zvýšení úspěšnosti klasifikace. 7. Publikování výzkumu -všechny prezentované přínosy jsou publikovány na mezinárodní konferenci nebo v časopise.

show abstract