ntvНаучно-технический вестник информационных технологий, механики и оптикиScientific and Technical Journal of Information Technologies, Mechanics and Optics2226-14942500-0373Университет ИТМО10.17586/2226-1494-2022-22-1-74-81ntv-262Research ArticleКОМПЬЮТЕРНЫЕ СИСТЕМЫ И ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИCOMPUTER SCIENCEРедукция набора детекторов LSB с заданной достоверностьюReduction of LSB detectors set with definite reliabilityhttps://orcid.org/0000-0002-3878-4221СолодухаР. А.SolodukhaR. A.

Солодуха Роман Александрович — кандидат технических наук, доцент, доцент

sc 57201778092

Воронеж, 394065

Roman A. Solodukha — PhD, Associate Professor, Associate Professor

sc 57201778092

Voronezh, 394065

standartal@list.ruhttps://orcid.org/0000-0003-4170-2861ПерминовГ. В.PerminovG. V.

Перминов Геннадий Вадимович — кандидат технических наук, доцент

Воронеж, 394006

Gennadiy V. Perminov — PhD, Associate Professor

Voronezh, 394006

perminovgv@mail.ruhttps://orcid.org/0000-0001-6270-6787АтласовИ. В.AtlasovI. V.

Атласов Игорь Викторович — доктор физико-математических наук, профессор, профессор

sc 57201775678

Москва, 117997

Igor V. Atlasov — D.Sc., Full Professor

sc 57201775678

Moscow, 117997

mathematic1@rambler.ruВоронежский институт МВД РоссииРоссияVoronezh Institute of the Ministry of Internal Affairs of RussiaRussian FederationРоссийский государственный университет правосудия (центральный филиал)РоссияRussian State University of Justice (Central Branch)Russian FederationМосковский университет МВД России имени В.Я. КикотяРоссияKikot Moscow University of the Ministry of Internal Affairs of RussiaRussian Federation2022161220242217481Copyright © Солодуха Р.А., Перминов Г.В., Атласов И.В., 20242024Солодуха Р.А., Перминов Г.В., Атласов И.В.Solodukha R.A., Perminov G.V., Atlasov I.V.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://ntv.elpub.ru/jour/article/view/262

Предмет исследования. Предложено решение задачи сокращения набора стеганоаналитических методов определения размера вложения в пространственную область изображения, на примере количественных детекторов Least Significant Bits (LSB) стеганографии. Предположено, что методы могут отслеживать одни и те же закономерности в контейнерах, вследствие чего результаты их работы могут коррелировать. Представлены результаты разработки и тестирования методики редукции набора методов с учетом точности и достоверности для снижения вычислительной сложности стеганоаналитической экспертизы. Метод. Теоретическая база предложенного решения — приближение регрессии первого рода линейной регрессией второго рода для многомерных случайных величин. Для верификации результатов выполнен численный эксперимент. В качестве источника контейнеров применена коллекция BOSSbase. Вложения реализованы с шагом 10 % путем автоматизации стеганографических программ freeware-сегмента CryptArkan и The Third Eye c помощью AutoIt. Использованы стеганоаналитические методы Weighted Stego, Sample Pairs, Triples analysis, Asymptotically Uniformly Most Powerful detection, Pair of Values. Датасеты получены в среде MATLAB, программа реализована на языке Python. Для обеспечения воспроизводимости эксперимента датасеты и программный код представлены в Kaggle. Основные результаты. На основе экспериментальных данных рассчитаны интервальные оценки коррелированности методов для различных размеров стегановложения. Разработана методика в составе математической модели, алгоритма реализации модели и компьютерной программы. Практическая значимость. Предложенную методику целесообразно применять в задачах, где необходимо учитывать точность и достоверность. Такие оценки востребованы при осуществлении экспертно-криминалистической деятельности по вопросам, допускающим вероятностные выводы. С помощью данных оценок аналитик может варьировать количество методов в зависимости от доступных вычислительных мощностей и временных рамок исследования.

The article focuses on decreasing the set of steganalytical methods that determine the payload value in the image spatial domain using quantitative detectors of Least Significant Bits (LSB) steganography. It is supposed that methods can trace the same image regularities, and hence their results can correlate. The work presents the results of the development and testing of the technique for reducing the set of steganalytical methods taking into account the accuracy and reliability to the diminution of the computational complexity of steganalytical expertise. The theoretical basis of the proposed solution is the approximation of regression of the first kind by linear regression of the second kind for multivariate random variables. To verify the results, the computational experiment was performed. The payloads were implemented in 10 % increments by automating the freeware steganographic programs CryptArkan and The Third Eye with AutoIt. The steganalytical methods, such as Weighted Stego, Sample Pairs, Triples analysis, Asymptotically Uniformly Most Powerful detection, Pair of Values, were used. The datasets were built in the MATLAB environment; the program was implemented in Python. For the experiment’s reproducibility, the datasets and program code are provided in Kaggle. Interval estimates of methods correlation are calculated based on experimental data for various payload values. The developed technique includes a mathematical model, an algorithm for implementing the model, and a computer program. The proposed technique can be applied in those tasks where accuracy and reliability are taken into account. One of the subject areas demanding such assessments is computer forensics dealing with expertise with probabilistic conclusions. These estimates allow the analyst to vary the number of methods depending on the available computing resources and the time frame of the research.

стеганоанализредукция набора методовдостоверностьLSBстеганоаналитическая экспертизарегрессияsteganalysisreduction of methods setreliabilityLSBsteganalytical expertiseregressionReferencesЖижина М.В. Судебно-почерковедческая экспертиза документов / под ред. проф. Е.П. Ищенко. М.: ЮРЛИТИНФОРМ, 2006. С. 110–116.Zhizhina M.V. Forensic Handwriting Document Expertise. Moscow, JURLITINFORM Publ., 2006, pp. 110–116. (in Russian)Усов А.И., Градусова О.Б., Кузьмин С.А. Использование вероятностно-статистических методов при оценке значимости результатов экспертного исследования в отечественной и зарубежной судебно-экспертной практике (сравнительный анализ) // Теория и практика судебной экспертизы. 2018. Т. 13. № 4. С. 6–15. https://doi.org/10.30764/1819-2785-2018-13-4-6-15Usov A.I., Gradusova O.B., Kuz’min S.A. The use of probabilistic and statistical methods to test the significance of scientific evidence: comparative analysis of current forensic practices in russia and abroad. Theory and Practice of Forensic Science, 2018, vol. 13, no. 4, pp. 6–15. (in Russian). https://doi.org/10.30764/1819-2785-2018-13-4-6-15Фёрстер Э., Рёнц Б. Методы корреляционного и регрессионного анализа. Руководство для экономистов / пер. с нем. М.: Финансы и статистика, 1983. 304 с.Förster E., Rönz B. Methoden der Korrelations — und Regressionsanalyse. Berlin, 1979, 324 p.Атласов И.В., Солодуха Р.А. Стеганоанализ цифровых изображений: автоматизация, оптимизация, достоверность: монография. Электр. дан. и прогр. Воронеж: Воронежский институт МВД России, 2020. 171 с. [Электронный ресурс]. URL:www.kaggle.com/dataset/c736afc689f328127816c59961677b3106468ce9f8e4399f3d18a12745c9e94c (дата обращения: 10.11.2021).Atlasov I.V., Solodukha R.A. Steganography of Digital Images: Automatization, Optimization and Reliability. Voronezh, Voronezhskij institut MVD Rossii. Available at: www.kaggle.com/dataset/c736afc689f328127816c59961677b3106468ce9f8e4399f3d18a12745c9e94c (accessed: 10.11.2021). (in Russian)Atlasov I., Solodukha R. Reduction of steganalytical methods set with determined reliability // Proc. 1st International Conference on Control Systems, Mathematical Modelling, Automation and Energy Efficiency (SUMMA). 2019. P. 126–131. https://doi.org/10.1109/SUMMA48161.2019.8947470Atlasov I., Solodukha R. Reduction of steganalytical methods set with determined reliability // Proc. 1st International Conference on Control Systems, Mathematical Modelling, Automation and Energy Efficiency (SUMMA). 2019. P. 126–131. https://doi.org/10.1109/SUMMA48161.2019.8947470Wishart J., Bartlett M.S. The distribution of second order moment statistics in a normal system // Mathematical Proceedings of the Cambridge Philosophical Society. 1932. V. 28. P. 455–459. https://doi.org/10.1017/S0305004100010690Wishart J., Bartlett M.S. The distribution of second order moment statistics in a normal system // Mathematical Proceedings of the Cambridge Philosophical Society. 1932. V. 28. P. 455–459. https://doi.org/10.1017/S0305004100010690Фишер Р.A. Статистические методы для исследователей. М.: Госстатиздат, 1958 . 268 с.Фишер Р.A. Статистические методы для исследователей. М.: Госстатиздат, 1958 . 268 с.Bartlett M.S. On the theory of statistical regression // Proceedings of the Royal Society of Edinburgh. 1934. V. 53. P. 260–283. https://doi.org/10.1017/S0370164600015637Bartlett M.S. On the theory of statistical regression // Proceedings of the Royal Society of Edinburgh. 1934. V. 53. P. 260–283. https://doi.org/10.1017/S0370164600015637Ker A., Böhme R. Revisiting weighted stego-image steganalysis // Proceedings of SPIE. 2008. V. 6819. P. 681905. https://doi.org/10.1117/12.766820Ker A., Böhme R. Revisiting weighted stego-image steganalysis // Proceedings of SPIE. 2008. V. 6819. P. 681905. https://doi.org/10.1117/12.766820Dumitrescu S., Wu X., Memon D. On steganalysis of random LSB embedding in continuous-tone images // IEEE International Conference on Image Processing. V. 3. 2002. P. 641–644.Dumitrescu S., Wu X., Memon D. On steganalysis of random LSB embedding in continuous-tone images // IEEE International Conference on Image Processing. V. 3. 2002. P. 641–644.Ker A. A general framework for structural steganalysis of LSB replacement // Lecture Notes in Computer Science. 2005. V. 3727. P. 296–311. https://doi.org/10.1007/11558859_22Ker A. A general framework for structural steganalysis of LSB replacement // Lecture Notes in Computer Science. 2005. V. 3727. P. 296–311. https://doi.org/10.1007/11558859_22Fillatre L. Adaptive steganalysis of Least Significant Bit replacement in grayscale natural images // IEEE Transactions on Signal Processing. 2012. V. 60. N 2. P. 556–569. https://doi.org/10.1109/TSP.2011.2174231Fillatre L. Adaptive steganalysis of Least Significant Bit replacement in grayscale natural images // IEEE Transactions on Signal Processing. 2012. V. 60. N 2. P. 556–569. https://doi.org/10.1109/TSP.2011.2174231Westfeld A., Pfitzmann A. Attacks on steganographic systems: Breaking the steganographic utilities EzStego, Jsteg, Steganos and S-Tools-and Some Lessons Learned // Lecture Notes in Computer Science. 2000. V. 1768. P. 61–76. https://doi.org/10.1007/10719724_5Westfeld A., Pfitzmann A. Attacks on steganographic systems: Breaking the steganographic utilities EzStego, Jsteg, Steganos and S-Tools-and Some Lessons Learned // Lecture Notes in Computer Science. 2000. V. 1768. P. 61–76. https://doi.org/10.1007/10719724_5Pevný Т., Bas P., Fridrich J. Steganalysis by subtractive pixel adjacency matrix // IEEE Transactions on Information Forensics and Security. 2010. V. 5. N 2. P. 215–224. https://doi.org/10.1109/TIFS.2010.2045842Pevný Т., Bas P., Fridrich J. Steganalysis by subtractive pixel adjacency matrix // IEEE Transactions on Information Forensics and Security. 2010. V. 5. N 2. P. 215–224. https://doi.org/10.1109/TIFS.2010.2045842Fridrich J., Kodovský J. Rich models for steganalysis of digital images // IEEE Transactions on Information Forensics and Security. 2012. V. 7. N 3. P. 868–882. https://doi.org/10.1109/TIFS.2012.2190402Fridrich J., Kodovský J. Rich models for steganalysis of digital images // IEEE Transactions on Information Forensics and Security. 2012. V. 7. N 3. P. 868–882. https://doi.org/10.1109/TIFS.2012.2190402Chen C., Shi Y.Q. JPEG image steganalysis utilizing both intrablock and interblock correlations // Proc. of the IEEE International Symposium on Circuits and Systems (ISCAS). 2008. P. 3029–3032. https://doi.org/10.1109/ISCAS.2008.4542096Chen C., Shi Y.Q. JPEG image steganalysis utilizing both intrablock and interblock correlations // Proc. of the IEEE International Symposium on Circuits and Systems (ISCAS). 2008. P. 3029–3032. https://doi.org/10.1109/ISCAS.2008.4542096

The authors declare that there are no conflicts of interest present.