[論文レビュー] An Improvement on LSB Matching and LSB Matching Revisited Steganography Methods

Kazem Qazanfari, Reza Safabakhsh|arXiv (Cornell University)|Sep 20, 2017

Advanced Steganography and Watermarking Techniques被引用数 4

ひとこと要約

本稿では、共起行列における歪みを最小限に抑えるために埋め込み操作を動的に調整する、LSBマッチングおよびLSBマッチングリビジテッドステガノグラフィ手法に対する適応的拡張を提案する。これにより、行列ベースのステガノグラフィ分析に対する耐性が向上する。実験結果は、共起行列の歪みが低減しており、画素の依存関係パターンを利用した高度なステガノグラフィ分析手法に対するセキュリティが向上していることを示している。

ABSTRACT

The aim of the steganography methods is to communicate securely in a completely undetectable manner. LSB Matching and LSB Matching Revisited steganography methods are two general and esiest methods to achieve this aim. Being secured against first order steganalysis methods is the most important feature of these methods. On the other hand, these methods don't consider inter pixel dependency. Therefore, recently, several steganalysis methods are proposed that by using co-occurrence matrix detect stego images that are hidden by these steganography methods. Therefore, if incremental and decremental operations are done adaptively as causes to less distortion on co-occurrence matrix, these steganography methods will secure against steganalysis methods that use this matrix. In this paper we are going to improve these two steganography methods base on mentioned manner. On the other word, we hide the message in the cover image based on LSB Matching and LSB Matching Revisited method by using adaptive feature. Experimental results show that proposed improvement causes to reduce distortions in co-occurrence matrix and these methods being secure against some steganalysis methods that use this matrix to detect stego images

研究の動機と目的

• 共起行列に基づく一次元ステガノグラフィ分析に脆弱なLSBマッチングおよびLSBマッチングリビジテッドの課題を解決すること。
• LSBベースのステガノグラフィにおける従来の埋め込み戦略が引き起こす共起行列の歪みを低減すること。
• 適応的埋め込みルールを導入することで、行列ベースのステガノグラフィ分析手法に対するLSBベースのステガノグラフィのセキュリティを強化すること。
• 検出可能な統計的アーティファクトを最小限に抑えながら、高いペイロード容量を維持すること。

提案手法

• 画素の文脈に基づいて増分および減分埋め込み操作を適応的に調整し、共起行列の歪みを低減すること。
• LSBマッチングリビジテッドの原則に従ってデータを埋め込むが、文脈に配慮した意思決定により画素相関パターンを保持すること。
• 埋め込み前後におけるカバーアイテムの共起行列を分析し、歪みを定量的に評価すること。
• 埋め込み変更に対して感受性が低い画素ペアを優先することで、統計的検出可能性を最小限に抑えること。
• 埋め込み中に画素値を増加または減少させるタイミングを決定するための動的しきい値設定機構を用いること。
• 共起行列エントリへの埋め込み影響を評価し、メッセージ埋め込みに最適な画素値の選択を支援すること。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 共起行列ベースのステガノグラフィ分析による検出性を低減するために、LSBマッチングおよびLSBマッチングリビジテッドはどのように変更可能か？
• RQ2 メッセージ埋め込み中に共起行列の歪みを最小限に抑える適応的戦略は何か？
• RQ3 標準的なLSB手法と比較して、適応的埋め込み戦略は画素相関パターンをどの程度保持できるか？
• RQ4 改善された埋め込みルールは、統計的アーティファクトを低減しつつ、高いペイロード容量を維持できるか？
• RQ5 提案手法は、行列ベースのステガノグラフィ分析に対するベースラインLSB手法と比較して、どの程度優れているか？

主な発見

• 提案された適応的手法は、従来のLSBマッチングおよびLSBマッチングリビジテッドと比較して、共起行列の歪みを顕著に低減している。
• 改善された手法で生成されたステガノ画像は、共起行列ベースのステガノグラフィ分析ツールによる検出性が低い。
• 本手法は、統計的異常を最小限に抑えながら高い埋め込み容量を維持している。
• 実験結果から、改善されたステガノグラフィが共起統計に依存する一次元ステガノグラフィ分析技術に対してより強固であることが確認された。
• 適応的埋め込み戦略は、画素間依存関係を効果的に保持しており、検出リスクの低減に寄与している。