Применение стеганографических методов для встраивания информации в архивные форматы изображений

В этой статье мы постараемся осветить основные аспекты стеганографии, особенно подробно остановимся на скрытии информации в изображениях и приведем пример программы, которая будет скрывать данные в изображениях формата JPEG.

Введение

Встраивание информации в наименее значимые биты контейнера (или сокращённо НЗБ-встраивание) – исторически один из первых и, пожалуй, наиболее известный широкой публике подход, который может применяться как для стеганографии, так и для защиты сигналов цифровыми водяными знаками.

Основная идея метода заключается в том, что любое полутоновое изображение может быть представлено в виде совокупности битовых плоскостей. Так, контейнер  будет иметь вид:

(1)

где:  – битовые плоскости,  – номер битовой плоскости,

 – их количество.

Наименее и наиболее значащими битовыми плоскостями являются соответственно  и : если изменить значение бита , то яркость изменится на единицу; если же изменить значение бита , то яркость изменится на 128. Младшие битовые плоскости выглядят как слабокоррелированный шум. Осмысленные детали, как правило, начинают проступать лишь с четвёртой битовой плоскости. Это означает, что наименее значимые битовые плоскости можно модифицировать с целью встраивания скрытого сообщения или цифрового водяного знака [2].

Далее будем рассматривать лишь случай встраивания информации в первую битовую плоскость. Тогда носитель информации будет иметь вид:

где:  для всех 

Сравнивать соответствие встроенной и извлеченной информации будем по формуле [3]:

                                         (2)

Алгоритм JPEG

JPEG – наиболее распространенный графический формат, применяемый для хранения изображений. В нем применяются специальные алгоритмы преобразования цветовых пространств, архивации, квантования. Рассмотрим более подробно процесс сжатия изображения.

1.  Переводим изображение из цветового пространства RGB, с компонентами, отвечающими за красную (Red), зеленую (Green) и синюю (Blue) составляющие цвета точки, в цветовое пространство YCrCb (иногда называют YUV).

2.  Разбиваем исходное изображение на матрицы 8х8. Формируем из каждой три рабочие матрицы — по 8 бит отдельно для каждой компоненты. При больших коэффициентах сжатия этот шаг может выполняться чуть сложнее. Изображение делится по компоненте Y — как и в первом случае, а для компонент Cr и Cb матрицы набираются через строчку и через столбец.

3.  Применяем дискретное косинусное преобразование к каждой рабочей матрице. При этом мы получаем матрицу, в которой коэффициенты в левом верхнем углу соответствуют низкочастотной составляющей изображения, а в правом нижнем — высокочастотной.

4.  Производим квантование. Для каждой компоненты (Y, U и V), в общем случае, задается своя матрица квантования.

5.  Переводим матрицу 8x8 в 64-элементный вектор при помощи «зигзаг»-сканирования как показано на рисунке 1.

Рисунок 1. Зигзаг-сканирование

Таким образом, в начале вектора мы получаем коэффициенты матрицы, соответствующие низким частотам, а в конце — высоким.

6.  Свертываем вектор с помощью алгоритма группового кодирования (RLE – сжатие). При этом получаем пары типа (пропустить, число), где «пропустить» является счетчиком пропускаемых нулей, а «число» – значение, которое необходимо поставить в следующую ячейку.

7.  Свертываем получившиеся пары кодированием по Хаффману с фиксированной таблицей.

Процесс восстановления изображения в этом алгоритме полностью симметричен. Метод позволяет сжимать некоторые изображения в 10–15 раз без серьезных потерь.

Реализация стеганографического НЗБ-встраивания в коэффициенты квантования JPEG

Произведем встраивание в изображение строки длиной 32 бита в первую битовую плоскость на этапе квантования.

clc;

clear;

RGB = imread('lena.jpg');

YCbCr = rgb2ycbcr(RGB);

k = 50;

Y = YCbCr(:,:,1);

Cb = YCbCr(:,:,2);

Cr = YCbCr(:,:,3);

[m,n] = size(Y);

Y_bdct = bdct(Y);

Cr_bdct = bdct(Cr);

Cb_bdct = bdct(Cb);

MK = jpeg_qtable(k);

Y_quantize = quantize(Y_bdct, MK);

Cr_quantize = quantize(Cr_bdct, MK);

Cb_quantize = quantize(Cb_bdct, MK);

b = [0,1,0,1,1,1,0,1,0,1,1,0,1,0,1,0,1,1,1,0,0,1,0,1];

Nb = length(b);

Cb_quantize = uint32(Cb_quantize);

CW = lsb_embed(Cb_quantize, b, 1, 1);

Cb_quantize = CW;

Y_dequantize = dequantize(Y_quantize, MK);

Cr_dequantize = dequantize(Cr_quantize, MK);

Cb_dequantize = dequantize(Cb_quantize, MK);

Y_ibdct = ibdct(Y_dequantize);

Cr_ibdct = ibdct(Cr_dequantize);

Cb_ibdct = ibdct(Cb_dequantize);

Y2 = uint32(Y_ibdct);

Cr2 = uint32(Cr_ibdct);

Cb2 = uint32(Cb_ibdct);

YCbCr =cat(3, Y2, Cb2, Cr2);

YCbCr = uint8(YCbCr);

RGB = ycbcr2rgb(YCbCr);

figure;

imshow(RGB);

bR = lsb_extract(CW, Nb, 1, 1);

r = lsb_check(b, bR, Nb)

Пример работы программы:

Произведем стеганографическое встраивание в коэффициенты квантования JPEG той же строки длиной 32 бита в первую битовую плоскость. Пример встраивания строки отображен на рисунке 2.

Рисунок 2. Пример стеганографического встраивания в коэффициенты квантования JPEG. Слева – исходное изображение, справа – заполненный контейнер

Встраиваемая строка имеет вид:

b = [0,1,0,1,1,1,0,1,0,1,1,0,1,0,1,0,1,1,1,0,0,1,0,1,0,1,0,1,1,1,0,1];

Извлеченные данные:

bR = [0,1,0,1,1,1,0,1,0,1,1,0,1,0,1,0,1,1,1,0,0,1,0,1,0,1,0,1,1,1,0,1];

Выполним проверку правильности данных по формуле 2. Результат равен 1, что говорит о совпадении встроенной и извлеченной строки.