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Técnicas
Esteganográficas
en imágenes basadas en LSB
Manuel Jesús González Rodríguez
Angel Cayetano Gómez Gil
¿Qué vamos a ver?
1. ¿Que es la esteganografía?
2. Conceptos previos
2.1.
2.2.
2.3.
Imagen como matriz de bytes
Modelo RGB
MSE y PSNR
3. Algoritmos
3.1.
3.2.
3.3.
LSB Simple
LSB con clave privada y XOR
Nuestro método. 2LSB
4. Comparativas y curiosidades
5. Conclusiones
6. Nuestra aplicación
¿Qué es la esteganografía?
Técnica que oculta
información en un medio
de forma que sea
imperceptible a simple
vista o a los sentidos
humanos.
2.1 Conceptos previos. Matriz de puntos
La imagen la hemos tratado como lo que en
realidad es: un array bidimensional que
contiene cada componente de color en un byte.
¡Y en esto se basan las técnicas LSB!
2.1 Conceptos previos. Modelo RGB
Los modelos de representación gráfica son la forma en la
que almacenamos la información de la imagen que
deseamos guardar.
El modelo RGB guarda por cada pixel la
componente roja, verde y azul en 3 bytes,
uno por cada pixel.
De esta forma, una imagen de 1920x1080
sin comprimir pesaría algo más de 6 MB.
2.1 Conceptos previos. MSE y PSNR
¿Cómo sabemos si la imagen se ha modificado mucho
o poco después de un tratamiento esteganográfico?
PSNR: dadas dos imagenes, el PSNR devuelve cómo
de parecidas son entre sí. Mayor PSNR, más se parece.
Se basa en el error cuadrático, o sus siglas en inglés MSE.
PSNR(I,K) = 10 log10 ( MAX2 / MSE (I,K) )
donde MAX2 = 2n-1, I y K son las imágenes
Peak-Signal-to-Noise Relation
3.1 Algoritmos. LSB Simple
Se basa en modificar los
bits menos significativos de
cada pixel sustituyéndolos
por el mensaje.
Simple y discreto, pero con
problemas de capacidad y
seguridad.
3.2 Algoritmos. LSB con clave y XOR
Basado en LSB, se le añade además una clave
para evitar que personas no deseadas que conocen el
algoritmo extraigan el mensaje.
A cada bit del mensaje se le hace la operación
XOR con una de las componentes RGB, para decidir
en qué canal de los restantes se almacena el bit del
mensaje.
3.3 Algoritmos. 2LSB
Motivación: LSB XOR reserva todo un
canal para la operación xor, reduciendo
un 33% la capacidad teórica total.
00110100
Operamos con los segundos bits menos
significativos y sustituimos en los
primeros para los 3 canales.
Mensaje
XOR
4.1 Comparativas
Para comparar los métodos hemos usado las siguientes
4 imágenes para obtener los datos:
Hemos creado una batería de test para mostrar el PSNR, los
tiempos por cada imagen y el tamaño del mensaje: Tests.py
4.1 Comparativas
4.1 Comparativas
4.2 Curiosidades
Array Circular
Tamaño del mensaje
VS
Tamaño de la imagen
5. Conclusiones
Como podemos comprobar, la técnica LSB tiene serias desventajas en
cuanto a tiempos, además de los problemas de seguridad que se solventan en
las otras técnicas.
En cuanto a LSB XOR y 2LSB ambos poseen tiempos de ejecución
(extracción y ocultación) muy similares.El valor del PSNR en 2LSB no mejora
respecto a LSB XOR, sin embargo 2LSB posee más capacidad manteniendo
seguridad rendimiento.
6. Nuestra app
Nuestra app la hemos escrito en Python, interfaz gráfica en
TKinter, usando la adaptación del módulo para imágenes Pil para
arquitectura de 64 bits llamado Pillow, y un módulo para obtener
un ejecutable win32 llamado Py2exe.
Gracias por su atención
Esperamos que os haya gustado
¡ Si tenéis preguntas es el momento
!