Randomização progressiva para esteganalise

Autor(es)

Anderson de Rezende Rocha

• Tipo de documento: Dissertação de Mestrado
• Imprenta: Campinas, SP.
• Instituição: Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Instituto de Computação
• Data de defesa: 2006-02-17

Membros da banca

Siome Klein Goldenstein; Eduardo Antonio Barros da Silva; Ricardo Dahab

• Orientador: Siome Klein Goldenstein

Resumo

Neste trabalho, nós descrevemos uma nova metodologia para detectar a presença de conteúdo digital escondido nos bits menos significativos (LSBs) de imagens. Nós introduzimos a técnica de Randomização Progressiva (PR), que captura os artefatos estatísticos inseridos durante um processo de mascaramento com aleatoriedade espacial. Nossa metodologia consiste na progressiva aplicação de transformações de mascaramento nos LSBs de uma imagem. Ao receber uma imagem I como entrada, o método cria n imagens, que apenas se diferenciam da imagem original no canal LSB. Cada estágio da Randomização Progressiva representa possíveis processos de mascaramento com mensagens de tamanhos diferentes e crescente entropia no canal LSB. Analisando esses estágios, nosso arcabouço de detecção faz a inferência sobre a presença ou não de uma mensagem escondida na imagem I. Nós validamos nossa metodologia em um banco de dados com 20.000 imagens reais. Nosso método utiliza apenas descritores estatísticos dos LSBs e já apresenta melhor qualidade de classificação que os métodos comparáveis descritos na literatura (AU)

• Processo FAPESP: 04/02384-1 - Analise e implementacao de tecnicas de deteccao de mensagens escondidas em imagens digitais.
• Beneficiário: Anderson de Rezende Rocha
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Mestrado