압축 이미지와 원본 이미지의 차이를 이용한 고도의 모듈러 정보 은닉 기법

Abstract

Steganography detectability has become a major concern as the secret message size increases. As such, it has become more complex to maintain a greater level of undetectability in most state-of –the-art methods such as HUGO (highly undetectable steganography), Extended HUGO, Edge Adaptive (EA), ±1 embedding in extended noisy regions and LSB-Matching revisited. They employ surrounding pixels to estimate the number of secret bits to conceal in a typical target pixel; however, they endure complex, time-consuming calculations considering the neighboring pixels and edge regions of a cover image. As a result, the stego-image might become less detectable by extracting steganalysis feature sets such as SPAM and Square+h^x. Accordingly, their time performance level degrades as they try to gain a lower level of undetectability. The state-of-the-art methods have to embed pixel by pixel in serial while depending on the previous changed pixel values for the next target pixels and the presence of such data dependency does not make parallel execution feasible. The main goal of this research is to come up with an efficient steganographic method which is not only highly undetectable, but one whose time performance is greater than the state-of-the-art approaches. In order to achieve this, we formulated and designed a method using an error image by differentiating an original image from its respective JPEG compressed image for every non-overlapping block of 8×8 pixels from a cover image. The error image can be simply considered as an embedding map implying where and to what extent secret bits are to be embedded. In addition, the amount of secret bits (payload) will be known to the sender prior to initializing the embedding process so that each processing unit for an individual block of pixels will easily select a pre-assigned partition of secret bits to embed in the same block. Hence, all processing units can be run in parallel while there will be no scrambling of the secret bits after extraction. The proposed method is proven to be highly undetectable because our proposed method basically distributes the secret bits through the cover image more adaptively and selects the right pixels to hold secret bits using a calculated Base matrix as a guide. The guide exploits the texture of the cover image so that the secret data bits are distributed through the proper target pixels. Secondly, the decimal value of every 32-bit secret block becomes smaller if it is divided into multiple base numbers assigned to cover image pixels. The decimal value of a 32-bit secret block was divided into some pseudo random number and broken down into much smaller remainders. For embedding smaller remainders, a smaller change in pixel value is required; hence, smaller changes are applied to the cover image. As a result, less change led to a greater PSNR value and lower detectability. We also explained that owing to the existing embedding dependency of the state-of-the-art methods, they cannot be implemented in parallel while in the proposed “Parallel Modular Steganography Using Error Images (P-MSE)”, every processing unit could embed a part of secret partition in a pre-defined block of pixels. Accordingly, scrambling of the secret bits was avoided when they are extracted at the receiver side. The proposed method results in a speedup of over 55 times using 110 PUs. |HUGO, 확장된 HUGO, Edge Adaptive(EA), embedding in extended noisy regions and LSB-Matching revisited 기법 등 대부분의 최신 스테가노그래피 기법은 더 나은 은닉성을 유지하기 위해 점점 복잡해지고 있다. 이 기술들은 목표가 되는 화소 안에 숨길 수 있는 비밀 비트(Secret Bits)들의 수를 추정하기 위해 주변 픽셀을 사용한다. 그러나 주변 픽셀들과 커버이미지의 가장자리를 고려하는 연산은 시간이 많이 소모되는 복잡한 연산이다. 그 결과로 Stego-image는 SPAM과 Square+h^x 같이 추출된 Steganalysis의 특징 설정에 의해 적게 탐지되는 결과가 도출되었다. 고도의 정보은닉 수준을 달성하기 위하여 연산 실행시간은 더 필요하게 된다. 최신기술들은 순차적으로 픽셀에 정보를 은닉하며, 변경된 픽셀정보는 다음 픽셀의 정보은닉을 위한 계산에 이용된다. 이러한 데이터의 종속성은 병렬 실행을 어렵게 한다. 본 연구의 주요 목표는 고도의 정보은닉을 달성할 뿐만 아니라 지금까지 개발된 최신기술들의 접근법보다 수행시간 면에서 더 뛰어난 특징을 가지고 있는 효율적인 스테가노그래피 기법을 찾아내는 것이다. 이것을 달성하기 위해 커버 이미지에서 8 × 8 화소마다의 비 중첩 블록에 대해 그 각 각의 JPEG 압축 된 화상과 원 화상의 차이인 오류이미지를 이용한다. 이 오류 이미지는 어느 픽셀 위치에 얼마만큼의 비밀 비트들이 은닉될 수 있는지를 가이드할 수 있는 맵이 된다. 이와 더불어 비밀 비트들(페이로드)의 사용량은 매립 처리를 초기화하기 전에 발신자에게 미리 알려 질 수 있다. 그리하여 화소들의 개별블록을 각 각 처리할 여러 장치는 해당 장치에서 은닉하여야 할 정보의 미리 할당된 부분인 시작과 끝을 쉽게 판별할 수 있다. 따라서 모든 처리 장치들은 정보은닉 작업을 동시에 작동시킬 수 있으며, 수신부에서 이러한 은닉정보의 추출도 용이하다. 본 논문에서 제안된 방법은 수준 높은 정보 은닉기법이라는 것이 증명되었다. 왜냐하면 우리의 제안된 방법들은 산출된 Base 행렬을 가이드로 이용하여 커버 이미지에 Secret Bit를 적응적으로 분배하기 때문이다. 이러한 가이드는 커버이미지의 질감을 이용하는 것으로, 비밀 비트들이 적절하게 배분되어 해당 픽셀에 은닉된다. 그리고, 모든 32-bit 단위의 기밀 블록들의 10진수 값은 커버 이미지 픽셀에 할당된 Base 값으로 나누어 은닉할 값을 작게 만들 수 있다. 모든 32-bit 기밀 블록들은 어떤 임의의 숫자로 나누어지기도 하고, 나머지 값을 이용하여 더 작게 표현된다. 나머지를 이용하여 이렇게 은닉할 정보값을 작게 하면, 화소값의 변형 또한 작아지게 되며, 결과적으로 커버이미지의 변형도 작아진다. 따라서, 정보은닉은 작은 변형으로 가능하게 되어, 높은 PSNR을 달성할 수 있고, 고도의 정보은닉도 가능하게 된다. 지금까지 제시된 스테가노그래피의 최신기술들이 정보은닉을 위한 계산에서 픽셀정보의 데이터 종속성 때문에 병렬로 실행하는 것이 힘든 것과 달리, 본 논문에서 제안한 방법은 병렬화가 용이함을 “Parallel Modular Steganography Using Error Images (P-MSE)”을 이용하여 보였다. P-MSE에서는 처리해야 하는 해당 은닉정보들을 모든 처리장치들에게 배분하여 동시 실행할 수 있으며, 수신부에서 추출될 때 비밀비트들의 혼합도 피할 수 있게 된다. P-MSE를 110개의 처리장치(PU)에 실행하면 실행속도는 55배 향상된다.