Научная статья на тему 'Метод стеганографического встраивания сообщений в аудиоданные на основе вейвлет-преобразования'

Метод стеганографического встраивания сообщений в аудиоданные на основе вейвлет-преобразования Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»

CC BY
793
139
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
Ключевые слова
СТЕГАНОГРАФИЯ / ВЕЙВЛЕТ-ПРЕОБРАЗОВАНИЕ / КОРРЕЛЯЦИЯ / РОБАСТНЫЕ СТЕГОСИСТЕМЫ / STEGANOGRAPHY / WAVELET TRANSFORM / CORRELATION / ROBUST STEGOSYSTEMS

Аннотация научной статьи по компьютерным и информационным наукам, автор научной работы — Рублёв Дмитрий Павлович, Макаревич Олег Борисович, Федоров Владимир Михайлович

Предлагается стеганографический метод встраивания бинарных сообщений в аудиоданные, основанный на модификации вейвлет-коэффициентов, предназначенный для сокрытия двоичных данных в оцифрованных речевых сообщениях. Встраивание осуществляется модуляцией коэффициентов вейвлетпреобразования, что позволяет повысить стойкость скрытых сообщений к преобразованию формата хранения аудиоданных в форматы с потерей качества.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Похожие темы научных работ по компьютерным и информационным наукам , автор научной работы — Рублёв Дмитрий Павлович, Макаревич Олег Борисович, Федоров Владимир Михайлович

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

STEGANOGRAPHICAL METHOD FOR MESSAGES EMBEDDING TO AUDIODATA BASED ON THE WAVELET-TRANSFORM

We propose a steganographical method of binary messages embedding to audio data based on wavelet coefficient modifying, which is intended to hide binary data in digitized speech messages. Embedding in performed via wavelet coefficients modulation which allows to achieve robustness to lossy compression schemes

Текст научной работы на тему «Метод стеганографического встраивания сообщений в аудиоданные на основе вейвлет-преобразования»

Тел.: +7 (961) 27-23-100.

Кафедра безопасности информационных технологий; аспирант.

Maro Ekaterina Aleksandrovna

Taganrog Institute of Technology - Federal State-Owned Educational Establishment of Higher Vocational Education “Southern Federal University”.

E-mail: [email protected].

Block “I”, 2, Chehov str., Taganrog, 347928, Russia.

Phone: +7 (961) 27-23-100.

The Department of Security of Information Technologies; post-graduate student.

УДК 681.3.067

Д.П. Рублёв, О.Б. Макаревич, В.М. Федоров

МЕТОД СТЕГАНОГРАФИЧЕСКОГО ВСТРАИВАНИЯ СООБЩЕНИЙ

В АУДИОДАННЫЕ НА ОСНОВЕ ВЕЙВЛЕТ-ПРЕОБРАЗОВАНИЯ*

Предлагается стеганографтеский метод встраивания бинарных сообщений в аудиоданные, основанный на модификации вейвлет-коэффициентов, предназначенный для сокрытия двоичных данных в оцифрованных речевых сообщениях. Встраивание осуществляется модуляцией коэффициентов вейвлет, -образованию формата хранения аудиоданных в форматы с потерей качества.

Стеганография; вейвлет-преобразование; корреляция; робастные стего-.

D.P. Rublev, O.B. Makarevich, V.M. Fedorov STEGANOGRAPHICAL METHOD FOR MESSAGES EMBEDDING TO AUDIODATA BASED ON THE WAVELET-TRANSFORM

We propose a steganographical method of binary messages embedding to audio data based on wavelet coefficient modifying, which is intended to hide binary data in digitized speech messages. Embedding in performed via wavelet coefficients modulation which allows to achieve robustness to lossy compression schemes

Steganography; wavelet transform; correlation; robust stegosystems.

В связи с широким распространением сетевых средств передачи мультиме-

, , IP

, -стем. Применение в составе стегосистемы методов стеганографии, использующих модификацию наименее значимых бит (НЗБ) исходных мультимедиа-данных ог-, -ведётся с применением того или иного метода сжатия, основанного на психофизиологической модели восприятия человека, то есть варианта сжатия с потерями.

, -пространённых источников мультимедиа-трафика, то в зависимости от области

* Работа выполнена при поддержке гранта РФФИ № 09-07-00242-а

применения используется либо один из вариантов адаптивной модуляции, либо специализированные речевые кодеры на основе вокодерных и гибридных схем. Также при скрытии сообщений в аудиопотоке необходимо учитывать возможность его промежуточной перекодировки в другой формат либо умышленных искажений для стирания предполагаемых встроенных сообщений. В таком случае использование множества НЗБ-методов стеганографии оказывается неэффективным и особую значимость приобретают методы стеганографии, позволяющие производить встраивание сообщений в области, которые не могут подвергаться существенным искажениям при обработке современными кодерами. Одним из преобразований, позволяющих осуществить подобное встраивание, является дискретное вейвлет-преобразование [1].

, , -ближать сложный сигнал или изображение, причем как идеально точно, так и с

.

локальных особенностей функций и неявном учёте особенностей психофизиологической модели восприятия. Благодаря этому они широко используются для анализа особенностей, сжатия и реконструкции сложных сигналов [2].

При разработке метода стеганографии, ориентированного на достижение максимальной пропускной способности (скрытая передача и хранение информации), основными задачами являются минимизация вносимых искажений и устойчивость к атакам пассивного злоумышленника [3].

, , -нии, может приближать сложный сигнал или изображение, причем как идеально , . , ориентированного на достижение максимальной пропускной способности (скрытая передача и хранение информации) применением дискретного вейвлет-преобразования можно решить основные задачи стеганографии, а именно: минимизацию вносимых искажений за счёт распределения энергии встраиваемого сообщения по множеству масштабов и стойкость к атакам активного .

Методы встраивания сообщений в области вейвлет-коэффициентов изображений и звуковых данных были предложены в [4, 5]. Основным отличием от методов встраивания в наименее значимые биты, как непосредственной заменой, так и при использовании техник кодирования, является то, что сокрытие при помощи

- -, , для восстановления сообщения необходимо знание использованного при встраивании вейвлета [5].

Выделение области встраивания производится при помощи усовершенствованного алгоритма Маллата [3] декомпозицией сигнала 5, содержащегося в ау-.

низких и высоких частот, после чего с помощью операции децимации формируются массивы коэффициентов аппроксимации и детализирующих коэффициентов на

( . 1). , результате декомпозиции на глубину Ь на выходе получаются коэффициенты 2Ь

N

субполос по — коэффициентов в полосе. Полученные в результате декомпозиции 2Ь

коэффициенты субполос являются пространством встраивания. Восстановление сигнала производится заменой прямого дискретного вейвлет-преобразования на обратное и прохождением этапов декомпозиции в обратном порядке.

Для установления минимально необходимой глубины разложения, при которой субъективные искажения качества практически не воспринимаются, были проведены эксперименты по встраиванию информации в частотные субполосы различных уровней с последующим восстановлением в аудиофайлы.

Встраивание сообщений в наименее значимые биты при отсутствии модификации контейнера позволяет восстановить неповреждённое исходное сообщение. В отличие от встраивания в область НЗБ, встраивание сообщений в области вейв-

-

.

Рис. 1. Декомпозиция при помощи расширенного алгоритма 'Маллата на глубину 2 (а) и результат декомпозиции N отсчётов сигнала на глубину Ь (б)

При встраивании сигнала в области вейвлет-коэффициентов возникают , . -ния возникает вследствие конечной точности вычислений с плавающей точкой, ошибка квантования обуславливается квантованием при преобразовании отсчёта звукового файла в целочисленное значение, ошибка компрессии возникает ввиду искажений, вносимых этапом компрессии в исходный звуковой сигнал. При совмещении этапов встраивания и компрессии, при котором кодеку передаются отсчёты сигнала непосредственно после встраивания, искажения обусловлены только ошибкой округления. При встраивании во внешние звуковые файлы, являющиеся промежуточным звеном в преобразовании формата, ошибка округления и ошибка квантования суммируются. Графики ошибок округления при встраивании бинарного сообщения в звуковые файлы при изменяющихся пороге и субполосе встраивания приведены на рис. 2 и в табл. 1 для двух различных сигналов. На графике 2 по оси Ъ отложено значение нормированной ошибки, по осям X и У соответственно номера субполос и коэффициент встраивания, определяющий энергию

- . , -сит от субполосы встраивания.

При встраивании сообщений в цифровые аудиопотоки, которые могут в дальнейшем быть конвертированы в другой формат, необходимо учитывать высокую вероятность применения оконной обработки, и, как следствие, возможность потери синхронизации при дополнении окон в кодере дополнительными отсчётами.

Схема встраивания реализуется в соответствии с рис. 3, а извлечения с рис. 4. При встраивании сообщения формируются два отрезка синусоидального сигнала с заданной длиной окна и периодом колебаний. Встраивание бита производится аддитивно, сложением синусоидальной последовательности с выбранным паттер-.

Рис. 2. Ошибка округления при компрессии сигнала (3-йуровень декомпозиции по полному дереву’ Маллата (8 субполос), длины окон от 128 до 4096)

Таблица 1

Ошибка округления (3-й уровень декомпозиции по расширенному алгоритму Маллата, длины окон от 128 до 4096) при сжатии с потерей качества

Длина окна Субнолоеа декомпозиции

встраивания 1 2 3 4 5 6 7 8

Файл №1

128 0,4028 0,2346 0,2131 0,2182 0,0350 0,0832 0,2257 0,0813

256 0,3792 0,2179 0,2198 0,2047 0,0321 0,0849 0,1981 0,0670

512 0,3558 0,2385 0,2577 0,2154 0 0,1154 0,1846 0,0673

1024 0,3500 0,3115 0,2077 0,2154 0 0 0,1423 0,0385

2048 0,1833 0,1333 0,2417 0,2833 0 0 0,0750 0,0833

4096 0,3333 0,1500 0,1667 0,3667 0 0 0,1667 0

Файл №2

128 0,4182 0,2164 0,2079 0,2136 0,0262 0,0893 0,2421 0,0841

256 0,4000 0,2047 0,2292 0,2274 0,0283 0,0877 0,1934 0,0698

512 0,3827 0,2346 0,2558 0,2096 0 0,1308 0,1827 0,0731

1024 0,3654 0,2846 0,2500 0,2231 0 0 0,1385 0,0462

2048 0,2167 0,1417 0,2083 0,2667 0 0 0,0833 0,0833

4096 0,3833 0,1333 0,2500 0,3500 0 0 0,2500 0

В ходе проведённых экспериментов было установлено, что вероятность битовой ошибки составляет порядка единиц процентов, в связи с чем при передаче со, ,

, . может быть достигнуто модуляцией не одного коэффициента, а окна коэффициентов длины I, а также выбором иного вида модуляции.

Для модуляции окна коэффициентов длины I:

V. = V. • Ь., / = 1..1.

] ] 1

,

дискретизации при встраивании информации в окна коэффициентов длины I

при глубине декомпозиции Ь пропускная способность стеганографического канала:

V =

Fs

Ь

2

I

Рис. 3. Схема модификации коэффициентов при встраивании

Паттерні

Паттері-2

Ьг Ьб' Ьз'

*

т

Рис. 4. Извлечение бита сообщения из коэффициентов вейвлет-преобразования

Например, для сигнала частоты дискретизации 8 кГц при длительности 10 секунд и выборе глубины декомпозиции 3 с длиной окна I = 128 пропускная способность стегоканала составит 7,8 бит/с на одну субполосу вейвлет-декомпозиции.

Извлечение информации осуществляется нахождением знака коэффициента взаимной корреляции между встроенным и эталонным паттернами:

bi = sign(crosscorr(w i, 1аддад11 )).

Значения битовой ошибки при длинах окон от 32 до 4096 и коэффициенте встраивания а = 0,001 приведены в табл. 2.

2

Вероятность битовой ошибки при квантовании (формат WAV PCM)

Длина окна Субполоса встраивания

1 2 3 4 5 6 7 8

32 0,5065 0,5065 0,4968 0,5009 0,5088 0,5019 0,5032 0,5065

64 0,4963 0,5084 0,4953 0,4935 0,4879 0,5009 0,5084 0,4907

128 0,4645 0,2542 0,2766 0,3056 0,0692 0,1449 0,2953 0,1607

256 0,3019 0,2019 0,2283 0,2604 0,0377 0,1057 0,2000 0,1075

1024 0,1769 0,2308 0,2538 0,1462 0 0,0846 0,2308 0,1538

2048 0,3167 0,1833 0,2167 0,1833 0 0 0,1667 0,2000

4096 0 0 0 0 0 0 0 0

128 4096

встраивания а = 0,01 приведены в табл. 3.

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

3

Вероятность битовой ошибки компрессии (формат MPEG-1 Layer 3)

Длина окна Субполоса встраивания

1 2 3 4 5 6 7 8

128 0,2224 0,0486 0,0832 0,0477 0 0,0121 0,0383 0,0150

256 0,0075 0,0509 0,0075 0,0509 0 0 0,0208 0,0132

512 0 0 0,0231 0 0 0 0 0

Зависимость побитовой ошибки от субполосы разложения и выбранного коэффициента усиления при сохранении аудиопотока в формате MPEG-1 Layer 3 кодеком LAME и коэффициенте компрессии 1:10 приведена на рис. 5.

,

области коэффициентов вейвлет-преобразования позволяет повысить стойкость скрываемых сообщений к преобразованию формата контейнера в формат с поте-MPEG 1:10. -

ного метода показало, что минимальный уровень побитовых ошибок составляет при этом 0,001-0,01 при длине окна встраивания 128 и коэффициенте усиления сигнала сообщения 0,01, что соответствует субъективно невоспринимаемому изменению звучания результирующей записи. Кроме того, установлено, что уровень побитовых ошибок при встраивании существенно зависит от номера субполосы ,

.

Рис. 5. Зависимость битовых ошибок от субполосы (1-8) и коэффициента усиления сигнала (0,001-0,01)

БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК

1. J. Fridrich, M. Goljan "Practical Steganalysis of Digital Images - State of the Art”, Security and Watermarking of Multimedia Contents, 2002, vol. SPIE-4675. - P. 1 - 13.

2. Дьяконов В.П. Вейвлеты - от теории к практике. - М. СОЛОН-ПРЕСС, 2004.

- 440 .

3. Maity S.P., Kundu M.K., Mandal M.K. Capacity improvement in spread spectrum watermarking using biorthogonal wavelet., 48th Midwest Symposium on Circuits and Systems, 2005. Vol. 2. - P. 1426 - 1429.

4. . ., . ., . . ,

инвариантный к сжатию сигналов // Труды Седьмого международного симпозиума «Интеллектуальные системы», 2006. - С. 417-419.

5. . ., . ., . .

, // VIII

научно-практической конференции “Информационная безопасность”, 2006. - С. 201 - 209.

Рублёв Дмитрий Павлович

Технологический институт Федерального государственного образовательного учреждения высшего профессионального образования «Южный федеральный университет»

. .

E-mail: [email protected].

347928, . , . , 2.

Тел.: 8 (8634) 371-905.

Кафедра безопасности информационных технологий; ассистент.

Rublev Dmitry Pavlovich

Taganrog Institute of Technology - Federal State-Owned Educational Establishment of Higher Vocational Education “Southern Federal University”.

E-mail: [email protected].

2, Chekhova str., Taganrog, 347928, Russia.

Phone: 8 (8634) 371-905.

Department of IT-Security; assistant.

Макаревич Олег Борисович

Технологический институт Федерального государственного образовательного учреждения высшего профессионального образования «Южный федеральный университет» . .

E-mail: [email protected].

347928, . , . , 2.

Тел.: 8 (8634) 371-905.

Кафедра безопасности информационных технологий; заведующий кафедрой; профес-.

Makarevich Oleg Borisovich

Taganrog Institute of Technology - Federal State-Owned Educational Establishment of Higher Vocational Education “Southern Federal University”.

E-mail: [email protected].

2, Chekhova str., Taganrog, 347928, Russia.

Phone: 8 (8634) 371-905.

Department of IT-Security; Head of Department; professor.

Федоров Владимир Михайлович

Технологический институт Федерального государственного образовательного учреждения высшего профессионального образования «Южный федеральный университет» . .

E-mail: [email protected].

347928, . , . , 2.

Тел.: 8 (8634) 371-905.

Кафедра безопасности информационных технологий; доцент.

Fedorov Vladimir Mikhailovich

Taganrog Institute of Technology - Federal State-Owned Educational Establishment of Higher Vocational Education “Southern Federal University”.

E-mail: [email protected].

2, Chekhova str., Taganrog, 347928, Russia.

Phone: 8 (8634) 371-905.

Department of IT-Security; associate professor.

УДК 004.056.053

А.Ф. Чипига ПОДХОД К РЕШЕНИЮ ПРОБЛЕМЫ СОХРАНЕНИЯ ДАННЫХ ПРИ РАСКРЫТИИ КЛЮЧА ДЕШИФРОВАНИЯ НА ПРИЕМЕ

Раскрыт подход к решению проблемы сохранения данных при компрометации ключа на приеме в одноключевых системах за счет использования физического уровня эталонной модели взаимосвязи открытых систем.

Блочные шифры; размножение ошибок; .математическая модель ионосферы; электромагнитная доступность; помехоустойчивость.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.