WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!


 

На правах рукописи

Разинков Евгений Викторович

МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ СТЕГАНОГРАФИЧЕСКИХ ОБЪЕКТОВ И МЕТОДЫ ВЫЧИСЛЕНИЯ ОПТИМАЛЬНЫХ ПАРАМЕТРОВ СТЕГОСИСТЕМ

Специальность 05.13.18 – Математическое моделирование,

численные методы и комплексы программ

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени

кандидата физико-математических наук

Казань – 2012

Работа выполнена в федеральном государственном автономном образовательном учреждении высшего профессионального образования «Казанский (Приволжский) федеральный университет» на кафедре системного анализа и информационных технологий.

Научный руководитель        доктор технических наук, профессор

                                       Латыпов Рустам Хафизович

Официальные оппоненты:        доктор физико-математических наук,

профессор

Соловьев Валерий Дмитриевич

(Казанский (Приволжский) федеральный университет, г. Казань)

доктор технических наук,

профессор        

Файзуллин Рашит Тагирович

(Омский государственный технический университет, г. Омск)

Ведущая организация:        Санкт-Петербургский институт информатики и автоматизации РАН, г. Санкт-Петербург.

Защита состоится 13 декабря 2012 г. в 15:30 на заседании диссертационного совета Д 212.081.21 в Казанском (Приволжском) федеральном университете по адресу: 420008, г. Казань, ул. Кремлевская, 18, корп. 2, ауд. 218.

С диссертацией можно ознакомиться в Научной библиотеке им. Н.И. Лобачевского Казанского (Приволжского) федерального университета.

Автореферат разослан «___» ноября 2012 г.

Ученый секретарь

диссертационного совета Д 212.081.21

д.ф.-м.н., профессор

Задворнов О.А.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Введение

Диссертационная работа посвящена разработке теоретико-информационного подхода к построению математических моделей стеганографических объектов, построению математической модели цифрового изображения в формате JPEG, разработке эффективных алгоритмов целочисленной минимизации сепарабельной функции, исследованию свойств стеганографических систем.



Актуальность темы

Цифровая стеганография – наука о скрытой передаче информации, которая часто осуществляется за счет встраивания передаваемого сообщения в некий не вызывающий подозрения цифровой объект путем незначительной его модификации. Результат встраивания передается по каналу связи получателю, который извлекает встроенное сообщение. Это эффективное средство защиты информации, становящееся особенно актуальным в случае, когда применение криптографических методов невозможно или ограничено.

Все применяемые на практике стегосистемы и стегоаналитические атаки явно или неявно опираются на модели стеганографических объектов – контейнеров, в которые встраивается информация, и стего, получаемых в результате встраивания. Чем более точной моделью стеганографических контейнеров располагает стеганограф, тем более стойкую к стегоаналитическим атакам стегосистему он способен построить. И наоборот, если стегоаналитик располагает более точной моделью контейнеров, нежели стеганограф, он часто будет иметь возможность построить эффективную стегоаналитическую атаку. Таким образом, построение более точных моделей стеганографических объектов – актуальная задача, стоящая перед исследователями в области цифровой стеганографии и стегоанализа. 

Отметим отсутствие моделей, которые бы опирались на теоретико-информационный подход к стеганографической стойкости, но в то же время учитывали свойства форматов используемых на практике стеганографических объектов и могли непосредственно использоваться для исследования и совершенствования практических стеганографических систем и стегоаналитических атак. Наличие каждого из этих свойств у математической модели обеспечивает связь между теоретическими основами цифровой стеганографии и практическим применением стеганографических средств защиты информации, обеспечивая тем самым возможность применения существующих теоретических результатов для оценки стойкости современных стегосистем.

JPEG (Joint Photographic Experts Group) – один из самых распространенных форматов цифровых изображений в сети Интернет, что делает его наиболее привлекательным для встраивания информации стеганографическими методами, а потому задача математического моделирования цифровых изображений в формате JPEG особенно актуальна.

Цель и задачи диссертационной работы

Целью диссертационной работы является исследование влияния различных факторов на стойкость стеганографических систем и разработка методов вычисления оптимальных параметров встраивания информации. Для достижения этих целей были поставлены и решены следующие задачи:

  1. Исследовать существующие подходы к математическому моделированию стеганографических объектов, способы оценки и повышения стойкости стегосистем;
  2. Предложить теоретико-информационный подход к построению математических моделей стеганографических объектов;
  3. Построить математическую модель цифрового изображения в формате JPEG, позволяющую исследовать влияние параметров стегосистемы и других факторов на стеганографическую стойкость;
  4. Предложить метод повышения стойкости стегосистем в рамках предложенной модели;
  5. Разработать эффективные вычислительные алгоритмы решения задач минимизации, возникающих при исследовании математических моделей стеганографических объектов;
  6. Реализовать разработанные модели, методы и алгоритмы в виде комплекса программ, позволяющего исследовать проблему оценки и повышения стойкости стегосистем с помощью численных экспериментов;
  7. Исследовать влияние параметров скрывающего преобразования и других факторов на стойкость стеганографической системы путем проведения вычислительного эксперимента.

Методы исследования

В диссертационной работе применялись методы теории вероятностей, нелинейного программирования, математического моделирования.

Научная новизна

В диссертационной работе получены следующие новые научные результаты:

  1. Предложен теоретико-информационный подход к построению математических моделей стеганографических объектов, основанный на вычислении относительной энтропии;
  2. Разработана математическая модель цифрового изображения в формате JPEG, позволяющая исследовать влияние количества встраиваемой информации, стратегии встраивания, свойств изображений-контейнеров, выбранного вектора характеристик на стеганографическую стойкость;
  3. Предложен метод нахождения оптимальной стратегии встраивания информации для заданного вектора характеристик;
  4. Разработан эффективный вычислительный алгоритм решения возникающей при нахождении оптимальной стратегии стеганографа задачи минимизации сепарабельной функции;
  5. Разработан комплекс программ, реализующий модель цифрового изображения в формате JPEG, алгоритмы минимизации функции относительной энтропии и метод нахождения оптимальной стратегии встраивания информации;
  6. Исследовано влияние количества встраиваемой информации, стратегии встраивания, выбранного вектора характеристик, фактора качества изображений, используемых в качестве контейнеров, на стойкость стеганографической системы путем проведения вычислительного эксперимента.

Практическая значимость работы





Разработанный подход к математическому моделированию стеганографических объектов позволяет строить модели стеганографических объектов различных форматов, обеспечивающие возможность:

  • исследовать стойкость стеганографических систем к наилучшей возможной стегоаналитической атаке, использующей заданный вектор характеристик;
  • вычислять оптимальные и субоптимальные стратегии встраивания информации;
  • исследовать влияние стратегии встраивания информации, параметров стегосистемы, векторов характеристик, свойств используемых контейнеров на стойкость стегосистемы.

Предложенная математическая модель цифрового изображения в формате JPEG позволяет оценить влияние различных факторов на стойкость встраивания информации алгоритмом nsF5 к наилучшей возможной стегоаналитической атаке, использующей характеристики изображения, составляющие основу наборов характеристик, применение которых в универсальном стегоанализе показано экспериментально. Факторы, влияние которых на стойкость стегосистемы может быть исследовано с помощью математической модели изображения и реализующего эту модель комплекса программ:

  • количество встраиваемой информации;
  • стратегия встраивания, заключающаяся в распределении встраиваемой информации между группами DCT-коэффициентов;
  • используемый вектор характеристик, пороговые значения используемых характеристик;
  • фактор качества и другие свойства изображений-контейнеров.

Возможность проведения анализа влияния этих факторов на стеганографическую стойкость позволяет находить оптимальные и субоптимальные стратегии встраивания информации, совершенствовать стегосистемы и стегоаналитические атаки.

Апробация работы

Основные результаты диссертационной работы докладывались на следующих научных конференциях и семинарах:

  1. Научная школа-семинар с международным участием «Компьютерная безопасность и криптография» SIBECRYPT’10, ТюмГУ, г. Тюмень.
  2. Научная школа-семинар с международным участием «Компьютерная безопасность и криптография» SIBECRYPT’09, ОмГУ, г. Омск.
  3. Семинар на кафедре системного анализа и информационных технологий ИВМиИТ, КФУ, г. Казань.
  4. Семинар в Санкт-Петербургском институте информатики и автоматизации РАН (СПИИРАН), г. Санкт-Петербург.
  5. IEEE 6th Conference on Cybernetic Systems, 2007, UCD, Dublin.
  6. Общероссийская конференция «Математика и безопасность информационных технологий» MaBIT’06, МГУ, Москва.

На защиту выносятся следующие результаты:

  1. Теоретико-информационный подход к построению математических моделей стеганографических объектов, обеспечивающий возможность оценки стойкости стегосистемы к наилучшей возможной атаке, использующей заданный вектор характеристик.
  2. Математическая модель цифрового изображения в формате JPEG, позволяющая исследовать влияние количества встраиваемой информации, стратегии встраивания, свойств изображений-контейнеров и других факторов на стойкость стегосистемы к наилучшей возможной атаке, использующей заданный вектор характеристик;
  3. Метод нахождения оптимальной стратегии встраивания информации, обеспечивающей повышение стойкости стегосистемы.
  4. Эффективный вычислительный алгоритм минимизации сепарабельной функции.
  5. Комплекс программ, реализующий модель цифрового изображения в формате JPEG, метод нахождения оптимальной стратегии встраивания, алгоритмы минимизации функции относительной энтропии.
  6. Результаты численного исследования влияния размера скрываемого сообщения, стратегии встраивания, выбранного вектора характеристик, свойств изображений-контейнеров на стойкость стеганографической системы.

Структура и объем диссертации

Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения и списка использованных источников, содержащего 67 наименований. Объем диссертационной работы составляет 109 страниц, работа содержит 16 рисунков и 7 таблиц.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность выбранной темы, ее научная и практическая значимость.

В первой главе приведен обзор существующих подходов к исследованию свойств стеганографических систем и моделированию стеганографических объектов. Выявлено отсутствие моделей, которые бы опирались на теоретико-информационный подход к стеганографической стойкости, но в то же время учитывали свойства форматов цифровых объектов, используемых на практике, и могли непосредственно применяться для исследования и совершенствования существующих стеганографических систем.

В целях обоснования расставленных в работе приоритетов при построении математической модели рассмотрены существующие подходы к понятию стеганографической стойкости, существующие способы ее повышения, проведен анализ существующих методов встраивания информации и современных методов стегоанализа.

Вторая глава посвящена математическому моделированию стеганографических объектов, построению математической модели цифрового изображения в формате JPEG.

Теоретико-информационный подход к построению математических моделей стеганографических объектов. Предлагаемый теоретико-информационный метод построения моделей стеганографических объектов основан на:

  • особом подходе к стеганографической стойкости, заключающемся в исследовании стойкости стегосистемы к наилучшей возможной атаке, использующей заданный вектор характеристик;
  • особом подходе к структуре стеганографического объекта, заключающемся в представлении объекта в качестве набора непересекающихся групп коэффициентов.

Пусть c – стеганографический контейнер. Зафиксируем некоторый вектор f(c) элементов стеганографического объекта c, распределение которых исследуется некоторым множеством стегоаналитических атак. В качестве критерия стойкости стегосистемы к стегоаналитическим атакам из этого множества можно рассматривать относительную энтропию , где Pf – распределение вектора f элементов контейнера, а – распределение вектора f элементов стего. Вектор значений, которым описывается распределение вектора f(c), будем называть вектором характеристик стеганографического объекта.

Ключевой идеей предлагаемого подхода к структуре стеганографического объекта, контейнера или стего, является его представление в виде непересекающихся статистически однородных групп элементов, модифицируемых в процессе встраивания информации. Таким образом, стеганографический объект c, контейнер или стего, представлен в виде набора групп коэффициентов:

,

где g – количество групп. Каждая группа представляет собой вектор коэффициентов:

,

где – количество элементов в u-й группе.

Построение модели стеганографического объекта в рамках этого метода подразумевает:

  • разбиение множества элементов стеганографического объекта на непересекающиеся статистически однородные группы;
  • выбор вектора характеристик, подаваемого стегоаналитиком на вход стегоаналитическим атакам;
  • оценку распределения элементов контейнера на основе эмпирических данных;
  • вычисление распределения элементов стего;
  • вычисление относительной энтропии между распределениями элементов контейнеров и стего.

Вычисленная на последнем этапе относительная энтропия между распределениями элементов контейнеров и стего характеризует стойкость стегосистемы к наилучшей возможной атаке, использующей данный вектор характеристик.

Метод повышения стойкости стеганографических систем. Предлагаемый метод повышения стойкости стеганографических систем заключается в построении математической модели стеганографического объекта и решении следующей задачи нахождения оптимальной стратегии встраивания – вектора x, каждая компонента которого равна количеству битов сообщения, встраиваемых в соответствующую группу элементов контейнера:

, , ,

где l – количество битов во встраиваемом сообщении, ku – количество элементов u-й группы, которое может быть модифицировано при встраивании информации, xu – количество битов, встраиваемых в элементы u-й группы.

Модель цифрового изображения в формате JPEG. Квантованные DCT-коэффициенты цифрового изображения в формате JPEG разбиваются на 64 группы, принадлежность конкретного коэффициента группе определяется параметрами его вычисления в процессе применения дискретного косинусного преобразования к блоку из 64 пикселей изображения (иначе говоря, индексами коэффициента в блоке). Таким образом, одна из 64 групп состоит из DC-коэффициентов, остальные 63 группы – из AC-коэффициентов.

В качестве стеганографического алгоритма был выбран алгоритм nsF5 как наиболее стойкий метод встраивания информации в изображения в формате JPEG, не использующий стороннюю информацию.

Через T обозначим максимальное возможное абсолютное значение DCT-коэффициента. В работе рассмотрены следующие векторы характеристик.

  1. Дискретное распределение DCT-коэффициентов каждой из g групп. Относительная энтропия между распределениями элементов контейнеров и стего вычисляется следующим образом:

,

где , .

  1. Матрицы переходных вероятностей простой марковской цепи, образованной последовательностью абсолютных значений принадлежащих соседним блокам DCT-коэффициентов одной группы для каждой из g групп. Относительная энтропия между распределениями элементов контейнеров и стего вычисляется следующим образом:

,

где , .

  1. Матрицы переходных вероятностей простой марковской цепи, образованной последовательностью разностей абсолютных значений соседних DCT-коэффициентов блока вдоль одного из четырех направлений: горизонтального, вертикального, вдоль главной диагонали, вдоль побочной диагонали. Вероятность обозначим через , где – одно из четырех направлений. Взаимное расположение коэффициентов в блоке в зависимости от направления представлено на (рис. 1).

Рисунок 1 – Взаимное расположение элементов групп , , , , , , , , в i-м блоке коэффициентов

Вычисление относительной энтропии между распределениями элементов контейнеров и стего при использовании в качестве вектора характеристик матриц переходных вероятностей, описывающих корреляцию между DCT-коэффициентами блока вдоль направления :

  ,

где , , , – одно из четырех направлений.

  1. Объединенный вектор характеристик. Через обозначим вероятность , а через и – соответственно условные вероятности и , где , , , .

Относительная энтропия между распределениями элементов контейнеров и стего вычисляется следующим образом:

,

где .

В этой главе получены формулы для вычисления всех вышеперечисленных векторов характеристик.

В третьей главе рассматривается задача целочисленной минимизации сепарабельной функции, к которой сводится задача нахождения оптимальной стратегии встраивания информации при построении математических моделей стеганографических объектов некоторых типов в соответствии с предлагаемым подходом.

В рамках данной работы предлагается эффективный алгоритм решения следующей задачи:

, , , ,,

(1)

где – сепарабельная функция, а функции di удовлетворяют следующим условиям:

  1. ,
  2. , :

при ,

при .

  1. : если : , то , для любого x, .

Прежде чем перейти к описанию самого алгоритма, введем некоторые обозначения. Пронумеруем функции di таким образом, что если , то не существует такого x, что .

Рассмотрим задачу минимизации:

, ,

, , , .

(2)

Через обозначим вектор, являющийся решением задачи (2), которое может быть получено с помощью эффективного «жадного» алгоритма. 

Введем функции , и , положим

= .

Также введем вектор , .

Алгоритм решения задачи (1) состоит в следующем:

Шаг 1. Полагаем ;

Шаг 2. Полагаем u := k;

Шаг 3. Вычисляем , ;

Шаг 4. Если u > 1 и , то полагаем u := u – 1 и переходим к Шагу 3;

Шаг 5. Выбираем v такое, что ;

Шаг 6. Результат: вектор :

(3)

Также в третьей главе доказываются следующие теоремы:

Теорема. Вектор , определенный согласно (3), является решением задачи (1). 

Теорема. Асимптотическая сложность алгоритма равна O(gl).

Четвертая глава посвящена описанию разработанного комплекса программ, реализующего предложенные модели, методы и алгоритмы, позволяющего исследовать влияние различных факторов на стойкость стеганографической системы, и проведенному вычислительному эксперименту.

С помощью проведенных экспериментов было исследовано влияние следующих факторов на стойкость встраивания информации в изображение в формате JPEG к наилучшей возможной атаке, использующей заданный вектор характеристик:

  • размер скрываемого сообщения;
  • стратегия встраивания информации, описывающей количество информации, встраиваемой в элементы каждой из групп;
  • фактор качества изображений в формате JPEG;
  • выбранный вектор характеристик;
  • пороговые значения для различных векторов характеристик.

Также было исследовано влияние выбранной стратегии встраивания на стойкость стегосистемы к практическим стегоаналитическим атакам, использующим классификатор на основе метода опорных векторов.

В заключении перечислены основные результаты работы:

  1. Исследованы существующие подходы к математическому моделированию стеганографических объектов, способы оценки и повышения стойкости стегосистем;
  2. Предложен теоретико-информационный подход к построению математических моделей стеганографических объектов;
  3. Построена математическая модель цифрового изображения в формате JPEG, позволяющая исследовать влияние количества встраиваемой информации и параметров скрывающего преобразования на стойкость системы;
  4. Предложен метод повышения стойкости стеганографических систем;
  5. Разработан эффективный вычислительный алгоритм решения возникающей при вычислении оптимальной стратегии встраивания для некоторых типов стеганографических объектов задачи минимизации сепарабельной функции;
  6. Разработан комплекс программ, реализующий разработанные модели, методы и алгоритмы, позволяющий исследовать влияние различных факторов на стойкость стеганографических систем с помощью вычислительных экспериментов;
  7. Исследовано влияние различных факторов на стойкость стеганографической системы путем проведения вычислительного эксперимента.

Список опубликованных работ по теме диссертации

Публикации в изданиях из перечня рецензируемых научных журналов, рекомендуемых ВАК:

  1. Разинков Е.В. Математическое моделирование стеганографических объектов / Е.В. Разинков // Ученые записки Казанского университета. Серия Физ.-мат. науки. – 2011. – Т. 153, кн. 4. – С. 176–188.
  2. Разинков Е.В., Латыпов Р.Х. Стойкость стеганографических систем / Е.В. Разинков, Р.Х. Латыпов // Ученые записки Казанского государственного университета. Серия Физ.-мат. науки. – 2009. – Т. 151, кн. 2. – С. 126–132.
  3. Разинков Е.В., Латыпов Р.Х. Скрытая передача информации с использованием границ объектов / Е.В. Разинков, Р.Х. Латыпов // Ученые записки Казанского государственного университета. Серия Физ.-мат. науки. – 2007. – Т. 149, кн. 2. – С. 128–137.

Прочие публикации:

  1. Разинков Е.В., Латыпов Р.Х. О правиле выбора элементов стеганографического контейнера в скрывающем преобразовании / Е.В. Разинков, Р.Х. Латыпов // Прикладная дискретная математика (Приложение). – 2010. – №3. – С. 39­–41.
  2. Razinkov E.V., Latypov R.Kh. Image Steganograpghy Technique Using Objects Outlines / E.V. Razinkov, R.Kh. Latypov // Proc. of IEEE SMC UK&RI 6th Conference on Cybernetic Systems 2007, September 6–7, 2007. – P. 46–50.
 





© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.