Artificial neural network for the blind method of jpeg steganography

Abstract

Hiding messages in images (steganography) is used for both legitimate and illegitimate purposes. Detecting hidden messages in images stored on websites and computers (stegan analysis) is a top priority for cyber forensics personnel. Models for describing data embedding and extraction processes can be represented as a communication channel, with the cover image acting as the communication channel through which the data is transmitted, and the embedded message acting as the data stream being sent. Thus, the cover image can be seen as noise; a simple model imitates image as a Gaussian noise implementation. Under these signal detection assumptions, information theoretic concepts can be applied to model embedding algorithms, extraction algorithms, and message detection algorithms. Pattern recognition models can also be applied, and in this study we apply an artificial neural network to classify feature data samples extracted from cover and stego image data.

Приховування повідомлень у зображеннях (стеганографія) використовується як для легітимних, так і для нелегітимних цілей. Виявлення прихованих повідомлень у зображеннях, що зберігаються на веб-сайтах і комп’ютерах (стегоаналіз), є головним пріоритетом для персоналу кіберкриміналістики. Моделі для опису процесів вбудовування та вилучення даних можна представити як канал зв’язку, де зображення обкладинки виступає як канал зв’язку, через який передаються дані, а вбудоване повідомлення виступає як потік даних, що надсилається. Таким чином, зображення обкладинки можна розглядати як шум; проста модель імітує зображення як реалізацію шуму Гауса. Згідно з цими припущеннями виявлення сигналу, концепції теорії інформації можуть бути застосовані до моделювання алгоритмів вбудовування, алгоритмів вилучення та алгоритмів виявлення повідомлень. Також можна застосувати моделі розпізнавання образів, і в цьому дослідженні ми застосовуємо штучну нейронну мережу для класифікації зразків даних ознак, отриманих із даних обкладинки та стегозображень.