Диссертация 1 (1189900), страница 12

Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла (страница 12)

В таблице 3.13 представлены результаты эксперимента для стегосистем с контейнером Puzzle.png.

Таблица 3.13 – Робастность стегосистем, использующих контейнер Puzzle.png к атакам

Продолжение таблицы 3.13

При увеличении контрастности стего, был искажен один бит ЦВЗ, встроенного посредством алгоритма Sanghavi, что привело к его неверной детекции. Вследствие яркостных свойств изображения (светлого фона и высокой яркости), ЦВЗ не робастен к изменению яркости (1 неверно определенный бит при встраивании в HL-поддиапазон при увеличении яркости и в LH-поддиапазон при уменьшении яркости). Встраивание ЦВЗ в коэффициенты 2 уровня вейвлет-разложения позволило добиться устойчивости к изменению контрастности и увеличению яркости.

В таблице 3.14 представлены результаты эксперимента для стегосистем с контейнером MilkyWay.tiff.

Таблица 3.14 – Робастность стегосистем, использующих контейнер MilkyWay.tiff к атакам

Продолжение таблицы 3.14

Как было отмечено в разделе 3.1, при встраивании в изображение MilkyWay.tiff посредством алгоритма Koch, декодер неверно определяет 1 из 256 бит сообщения. Изменение значения параметра P (по умолчанию, P =10) приводит лишь к ухудшению работы декодера. При проведении всех атак (кроме атаки масштабированием) количество верно распознанных битов не уменьшается, что говорит о робастности стегосистемы к данным атакам.

Использование алгоритма Sanghavi ведет к тем же проблемам (на этот раз неверно определены 2 бита). При увеличении контрастности ЦВЗ был распознан абсолютно верно. Это свидетельствует о том, что контрастность изображения серьезно влияет на свойства стегосистемы. Понижение яркости стего положительно повлияло на работу детектора и привело к верному определению 255 из 256 бит ЦВЗ. Встраивание в коэффициенты второго и третьего уровня позволяет детектору верно определить ЦВЗ, но при этом такой водяной знак является хрупким.

Значение параметра разности коэффициентов P=20 является оптимальным для предлагаемого в работе алгоритма. Меньшие значения параметра ведут к ухудшению устойчивости алгоритма к изменению контрастности, большие  ведут к искажениям в изображении и ухудшению работы декодера.

3.2.6 Результаты сравнительного анализа алгоритмов робастности алгоритмов

Подведём итоги исследования робастности алгоритмов.

Проведенные вычислительные эксперименты показали, что использование дискретного косинусного преобразования позволяет создавать самые робастные алгоритмы генерирования и встраивания цифровых водяных знаков в изображения. Алгоритм Koch, использующий встраивание в коэффициенты ДКП оказался устойчивым ко всем рассматриваемым атакам, кроме масштабирования. Это связано с широким использованием ДКП в технологиях обработки изображений. Однако возникающие визуальные искажения и ошибки в декодировании ЦВЗ серьезно затрудняют использование таких стеганосистем и не позволяет им быть универсальным средством для использования в системах ЦВЗ.

Алгоритмы, использующие дискретное вейвлетное преобразование, не обеспечивает высокой робастности к атакам (особенно геометрическим и сжатию JPEG). Наблюдается устойчивость только к использованию некоторых фильтров (контрастному, яркостному, гауссовскому). Эти стеганосистемы гораздо менее устойчивы, чем алгоритмы, основанные на ДКП. Таким образом, проблема робастности алгоритмов на ДВП к атакам до сих пор не решена. В данных условиях главным критерием превосходства одного алгоритма над другим внутри этой группы является независимость устойчивости стеганосистем от свойств и формата контейнера.

Как видно из результатов экспериментов, алгоритм Sanghavi является самым зависимым от этих параметров. При нечетной размерности изображения возникают искажения ЦВЗ и ошибки в работе декодера. Как уже отмечалось, в некоторых случаях заметны серьезные визуальные искажения, что говорит о неустойчивости к визуальному оцениванию стего. Показатели робастности значительно варьируются для разных изображений. Максимальный показатель был достигнут при встраивании ЦВЗ в изображение MilkyWay  ЦВЗ оказался робастным к изменению яркости ( как к осветлению, так и к затемнению) и контрастности (при этом в изображении возникли артефакты и неверно сработал декодер). Для устойчивости ЦВЗ в изображении Puzzle пришлось экспериментальным образом подбирать уровень встраивания, что обозначает необходимость трудоемкой оценки изображения перед встраиванием и резкое увеличение вычислительных затрат.

Устойчивость ЦВЗ, встроенного посредством алгоритма Soheili, не зависит от свойств изображения. При этом ЦВЗ робастен только к наложению гауссовских шумов, которые моделируют помехи в сети при передаче данных, и абсолютно не робастен к изменению яркости и контрастности. Метод Soheili рекомендовано использовать для построения системы с полухрупким ЦВЗ, устойчивым к возникновению помех в сети.

Предлагаемый метод изменения разности коэффициентов ДВП также является форматонезависимым и не зависит от свойств изображения, как и алгоритм Soheili. В отличие от алгоритма Soheili, такой ЦВЗ не робастен к применению гауссовских шумов, зато устойчив к увеличению яркости (засвечиванию изображения) и наложению контрастных фильтров. Подобного рода помехи также распространены в каналах передачи сети. Предлагаемый алгоритм может успешно зарекомендовать себя при построении систем с полухрупким ЦВЗ в сети, где возникают искажения значений пикселей контейнера.

По результатам экспериментов установлено, что самой сложной атакой для стегосистем ЦВЗ, использующих встраивание в коэффициенты преобразований, является атака масштабирования. Рассмотренные стегосистемы не робастны к усреднению, которое сопровождает сжатие изображения в размерах. Эта проблема актуальна и для алгоритмов, встраивающих ЦВЗ в пространственную область (биты пикселей). Решением данной проблемы может быть проверка размерностей изображения. Для этого рекомендуется сопровождать изображение данными о его размерах. Робастность к удалению нижней части изображения для всех алгоритмов при встраивании слева направо и сверху вниз говорит о избыточности контейнерных данных, что важно для обеспечения факта скрытия сообщения. Более подробно проблемы пропускной способности будут рассмотрены в следующем разделе.

3.3 Исследование пропускной способности стегосистем

Для любой стегосистемы важно определить пропускную способность каналов передачи скрываемых сообщений и её зависимость от других характеристик. Пропускная способность стегосистемы определяется как максимальное количество информации, которое можно передать за одно её использование.

Рассмотрим пропускную способность стегосистем на основе рассматриваемых алгоритмов. Пусть  длина контейнера в пикселях, а  ширина.

Предлагаемый метод использует для встраивания только низкоуровневые коэффициенты первого уровня вейвлет-разложения (четверть всех коэффициентов) и делит их на блоки размерностью 4x4 коэффициента, а следовательно пропускная способность байт. Алгоритм Koch использует блоки размерностью 8x8 коэффициентов ДКП и позволяет встроить также байт. Метод Sanghavi осуществляет встраивание в среднечастотные коэффициенты 4 уровней вейвлет-разложения и группирует коэффициенты ДВП в блоки по 5 коэффициентов. Таким образом пропускная способность такой стегосисистемы равна

Метод Soheili подразумевает встраивание в низкочастотные коэффициенты второго уровня разложения и использует блоки размерностью 2x2. Пропускная способность для стегосистем, использующих данный алгоритм, равна байт.

Наибольшей пропускной способностью обладает стегосистема, использующая алгоритм Sanghavi. Однако такая оценка пропускной способности является чисто теоретической.

Под скрытой пропускной способностью будем понимать максимальное количество информации, которое может быть вложено в контейнер, при этом скрываемые сообщения должны быть безошибочно переданы получателю и защищены от атак нарушителя, таких как попытки обнаружения факта наличия канала скрытой связи, чтения скрываемых сообщений, ввода ложных сообщений или разрушения встроенной информации.

Характеристики

Список файлов ВКР