CC BY
9Цифровая и компьютерная стеганография все больше разделяются как различные дисциплины, что ограничивает возможности реальных применений новейших методов. Цифровая стеганография не учитывает тот факт, что в конечном счете пустой и заполненный контейнеры представляют вполне конкретные файлы конкретных форматов. Компьютерная же стеганография не нашла широкого применения из-за относительной легкости извлечения и/или уничтожения скрытых данных [1]. В результате получается, что сначала методами цифровой стеганографии разрабатывается алгоритм встраивания и лишь после этого он подгоняется для конкретных приложений.
Такой подход далеко не всегда оправдан. Преимущества одновременного использования методов цифровой и компьютерной стеганографии, а именно учета формата контейнера, можно показать на примере разработки метода встраивания сообщения в статическое изображение формата JPEG.
Рассмотрим процесс преобразования RGB-изображения в формат JPEG [3]. Сначала изображение переводится в цветовое пространство YCbCr, затем каждая цветовая плоскость разбивается на блоки 8x8, над каждым из которых выполняется ДКП. Полученная матрица почленно делится на специальную матрицу (матрицу квантования) и результат деления округляется. На этом этапе получается матрица, в которой много нулей, большая часть которых сосредоточена в ВЧ-области. Далее проводится зигзаг-сканирование (рис.1) - вытягивание матрицы в вектор, состоящий из 64 элементов и содержащий длинные последовательности нулей. Самый первый элемент соответствует DC-коэффициенту - яркости блока и кодируется независимо (в дальнейшем не рассматривается, так как его изменения сильно заметны). Оставшаяся цепочка из 63 элементов уплотняется следующим образом: каждый ненулевой коэффициент заменяется парой чисел (A, B), где B - коэффициент; A - количество нулей перед коэффициентом. Например, цепочка 47, 24, 0, 0, 5, 0, 2,... преобразуется к виду (0,47), (0,24), (2,5), (1,2),... При этом A не может быть больше 15. Если встречается последовательность из 16 нулей, она заменяется парой (15,0). Затем каждое из чисел B представляется парой (C, D), где C - минимальное количество битов для представления (так называемая категория), D - битовое представление. Замена проводится в соответствии с таблицей.
Таблица Хаффмана для коэффициентов ДКП
Величина Категория Битовое представление
-1, 1 1 0, 1
-3, -2, 2, 3 2 00, 01, 10, 11
-7, ..., -4, 4, ..., 7 3 000, ..., 011, 100, ..., 111
-32767, ..., -16384, 16384, .. ., 32767 15
Таким образом, получается цепочка троек (А, С, Б). Каждая из величин А и С занимает четыре бита. Они объединяются в один байт (А - старший полубайт) и уже затем полученный байт кодируется по Хаффману. В результате вся цепочка преобразуется к виду ((1С1, Б1), (А2С2,Б2),..., где Б - битовая последовательность переменной длины.
7 7
С / /
1/ / *
с /
Рис.1. Зигзаг-сканирование матрицы. Частотные полосы 4 и 7
Учет особенностей формата JPEG.
Ввиду того, что при кодировании используется дискретное косинусное преобразование, подавляющее большинство алгоритмов скрытия в 1РБО-изображении основано на изменении коэффициентов ДКП. Во-первых, это позволяет учесть особенности дальнейшего алгоритма сжатия изображения и тем самым улучшить некоторые характеристики стегосистемы, а во-вторых, можно избежать прямых и обратных ДКП, что положительно сказывается на скорости работы.
Все методы скрытия в частотной области изображения, описанные в [1] и [2] рассматривают коэффициенты ДКП как самостоятельные величины, не учитывая последующее их кодирование (не все методы даже учитывают таблицы квантования). Видно, что изменения коэффициентов ДКП могут привести к смене категории коэффициента и, следовательно, к изменению длины последовательности Б, а значит к смещению битов всех последующих коэффициентов во всех последующих блоках. Если же менять коэффициент в пределах категории, то длина последовательности Б не изменится (не изменится и размер всего контейнера). Это позволяет избежать дополнительных затрат памяти, производя встраивание непосредственно внутри контейнера, анализируя блок за блоком, а также делает возможным применение алгоритма в потоковых приложениях, где большую роль играет пропускная способность канала передачи/обработки изображений и изменение (особенно увеличение) размера контейнера может быть критичным.
Итак, есть битовая последовательность {х}, которую необходимо скрыть. Коэффициент ДКП К1, прошедший этап квантования, выбирается псевдослучайно из частотной полосы с номером Р (на рис.1 показаны частотные полосы с номерами 4 и 7). После того как коэффициент К1 выбран, он изменяется в соответствии с правилом
^п(Кг )= 2х -1,
т.е. варьируется его знак. Таким образом, коэффициент всегда остается в пределах оригинальной категории, а изменение последовательности Б сводится всего лишь к изменению первого ее бита.
Такое изменение может привести к сильным искажениям блока, если модуль изменяемого коэффициента велик. Поэтому вводится коэффициент отбраковки Q и меняются лишь те К1, которые удовлетворяют условию
0 < \К,\ < Q .
Сюда же включается условие, что коэффициент должен быть ненулевым, т.е. вообще присутствовать во входящей битовой последовательности.
Оценка надежности алгоритма может быть проведена двумя путями: вычислением разности между исходным и модифицированным контейнером по некоторой норме и экспериментально, с привлечением человека. Результатом первого метода будет некая количественная оценка, тогда как результатом второго - логическая величина, символизирующая заметность искажений, - «да» или «нет». Адекватный критерий отличимости изображений, к сожалению, не найден, и поэтому привлечение человека практически необходимо, что серьезно мешает автоматизации процесса поиска оптимальных параметров алгоритма. В таких случаях обычно поступают следующим образом. Вычисляют теоретическое отклонение по некоторой норме, а затем проводят ряд экспериментов с участием человека. Это позволяет примерно оценить, при каких показателях искажения становятся заметны. Будем использовать распространенную оценку - отношение сигнала к шуму [1, 4]:
IС
БЖ = 201§
IС - 5к
[дБ],
где Ск - значения пикселов в одном из цветовых каналов незаполненного контейнера (кадра); 8к - заполненного контейнера.
На рис.2 приведены графики зависимостей оценки искажений и объема встроенного сообщения от параметров Р и Q при скрытии в канале яркости У тестового изображения размером 640x480 пикселей. Видно, что введение параметра Q значительно улучшает надежность скрытия и понижает объем скрываемого сообщения. Варьируя его и номер частотной полосы для встраивания, можно получить некоторый оптимум соотношения этих двух параметров. Например, если считать, что искажения выше 100 дБ незаметны (что отлично согласуется с результатами натурных экспериментов), то для данного случая оптимальным будет выбор Р = 4, Q = 3 : объем сообщения максимален при достаточной надежности скрытия.
С, бит^
1000 800 600 400 200?-0
2 = 00 е=4
е=з е=2
е=1
. -"а „ -I- _
БШ, дБ!
120 I
-----9-----
___¿г -
2
Р
110 100 90 80 70 60 50 40
2
Г.гб-.-. ____
в=1 в = 2 й = з
6 = 4
6 = °°
■6-."--о. ""О-......
"-о-.
-----
Р
б
Рис.2. Зависимость размера сообщения (а) и надежности встраивания (б) от порога и частотной
полосы
Найти абсолютный оптимум для всех возможных кадров невозможно: многое зависит от содержимого кадра и от зрительной системы конкретного человека. Но проведя несколько экспериментов с участием человека на нескольких тестовых контейнерах, можно оценить, при каких БКК искажения становятся незаметны. Необходимо также учитывать, что встраивание в разные цветовые каналы следует производить с разными параметрами. Например, для канала яркости У коэффициент Q можно выбирать меньше, так как изменения яркости для человека более заметны, для канала СЬ - наоборот, можно больше, так как к изменению синей составляющей он наименее чувствителен.
На рис.3 приведены примеры встраивания в изображения.
Предложенный алгоритм по сравнению с описанным в [1, 2] обладает замечательным свойством: размер контейнера при встраивании не изменяется. Это дает сразу несколько плюсов: во-первых, алгоритм пригоден для использования в системах потоковой обработки, где пропускная способность канала передачи играет ключевую роль, а значит изменения размера контейнера могут быть критичными; во-вторых, встраивание может производиться непосредственно во входящих данных, что позволяет значительно снизить затраты памяти. Кроме того, учет кодирования коэффициентов ДКП позволяет не только избежать прямых/обратных ДКП, но и перекодировать сами коэффициенты, что положительно сказывается на скорости работы.
2
к
2
к
а
Учет особенностей формата JPEG...
По своим характеристикам данный алгоритм можно рекомендовать для построения потоковых стеганографических видеокодеров на базе встраивания в опорные кадры. Стоит также отметить, что предложенный подход к изменению коэффициентов ДКП можно применить ко многим алгоритмам встраивания в неподвижные изображения, обладающим лучшими характеристиками (надежностью, устойчивостью, пропускной способностью), с незначительными их изменениями.
Литература
1. Компьютерная стеганография. Теория и практика / Г.Ф.Конахович, А.Ю.Пузыренко - Киев: МК-Пресс, 2006. - 288 с.
2. Цифровая стеганография / В.Г.Грибунин, И.Н.Оков, И.В.Туринцев - М.: СОЛОН-Пресс, 2002. - 272 с.
3. Wallace G. The SPEG still picture compression standard // IEE transactions on Consumer Electronics. -
1991.
4. Методы сжатия данных. Устройство архиваторов, сжатие изображений и видео / Д.Ватолин, А.Ратушняк, М.Смирнов, В.Юкин. - М.: ДИАЛОГ-МИФИ, 2003. - 384 c.
Статья поступила после доработки 31 марта 2009 г.
Чекасин Андрей Игоревич - младший научный сотрудник НИИ вычислительных средств и систем управления МИЭТ. Область научных интересов: микропроцессорные системы, микромеханика, гироскопия, навигация, защита информации.
Стрельцов Евгений Вадимович - младший научный сотрудник НИИ вычислительных средств и систем управления МИЭТ. Область научных интересов: системы ориентации и навигации, защита информации, микропроцессорные системы.
Поташникова Алина Владимировна - инженер НИИ вычислительных средств и систем управления МИЭТ. Область научных интересов: системы связи, защита информации, цифровая схемотехника. E-mail: naum-figa@ya.ru
УДК 621.398:681.51
Централизованный контроль параметров при проведении автоматизированных технологических испытаний
Д. С. Казак
Московский государственный институт электронной техники (технический университет)
Предложен эффективный способ централизованного контроля параметров при автоматизированных технологических испытаниях, обеспечивающий значительное повышение быстродействия информационных обменов. Разработанный способ централизованного контроля позволяет не только реализовать сложные конфигурации каналов связей, но и увеличить общее число контролируемых объектов.
Одной из определяющих проблем контроля параметров при проведении автоматизированных технологических испытаний является эффективная передача сообщений по каналам связи [1]. Она не представляет существенных затруднений при использовании радиальных каналов связи, когда каждому контролируемому объекту ставится в соответствие своя линия связи. Однако в современных автоматизированных системах для технологических испытаний такие многопроводные системы, как правило, не применяются - на первое место выходят магистральные способы соединений. Подобная структура предполагает максимальное использование высокой пропускной способности каналов связи и минимизацию снижения оперативности (быстродействия) получения информации [2].
Традиционно для магистральных каналов связи (МКС) используется последовательный циклический контроль параметров объектов вне зависимости от изменения их состояния, что приводит к существенным задержкам поступления срочных, например аварийных сигналов [3, 4].
В настоящей работе предложен способ приоритетного централизованного контроля всех параметров объектов, обеспечивающего значительное уменьшение непроизводительных временных потерь. Для пояснения принципа организации централизованного контроля приведены соответствующие временные диаграммы (рис.1).
В обобщенном виде автоматизированные системы для технологических испытаний (АСТИ) представляют собой совокупность пунктов обмена информацией, подразделяющихся на устройства связи с объектами (УСО), решающими задачи сбора, предварительной обработки, нормализации и передачи по каналам связи информационных сигналов о ходе технологических испытаний, и центры обработки информации (ЦОИ), аккумулирующие информационные потоки.
Поскольку централизованный контроль не должен нарушать стандартную структуру рабочих циклов в состав устройств ЦОИ и каждого УСО включаются специальные преобразователи для фиксации специализированного режима. Преобразователи должны нивелировать для остальных устройств влияние централизованного контроля, что позволит использовать предложенное решение как составную часть универсальной АСТИ, обеспечивающей работу по любым каналам связи. Центр обработки информации периодически формирует посылку (см. рис.1,а) с адресом (в приведенном примере -«0»), который не присвоен ни одному УСО, подключенному к МКС.
© Д.С.Казак, 2009
