Прокофьева Александра Владимировна - аспирант кафедры прикладной математики и компьютерной безопасности.
Красноярск
Aleksandra V. Prokofieva - postgraduate student of the Department of Applied Mathematics and Computer Security, Siberian Federal University.
Krasnoyarsk
Шниперов Алексей Николаевич - кандидат технических наук, доцент кафедры прикладной математики и компьютерной безопасности.
Красноярск
Alexey N. Shniperov - Сandidate of Sciences in Technology, assistant Professor of the Department of Applied Mathematics and Computer Security, Siberian Federal University.
Krasnoyarsk
В работе предложен метод нахождения вектора характеристик изображений, позволяющий эффективно детектировать наличие скрытой информации в изображениях формата JPEG, встроенной различными популярными инструментами стеганографии. Данный метод основан на использовании матриц переходных вероятностей. Кроме того, в работе выполнена сравнительная оценка применения различных технологий машинного обучения для решения задачи стеганоанализа статических изображений формата JPEG, а именно: деревьев решений с градиентным бустингом, линейных моделей, метода k-ближайших соседей, метода опорных векторов, нейронных сетей и искусственных иммунных систем. Приведены результаты качества классификации каждым из вышеперечисленных методов. Сущность метода нахождения вектора характеристик изображения заключается в использовании матрицы переходных вероятностей и применении метода калибровки изображения для повышения точности стеганоанализа и уменьшения числа ложных срабатываний. Для каждого изображения из обучающей и тестовой выборки таким способом находится вектор его характеристик, число элементов которого составляет 324. Далее на полученных данных из обучающей выборки производилось обучение моделей каждым из вышеперечисленных методов машинного обучения отдельно. Тестирование качества построенной модели осуществлялось на данных тестовой выборки также для каждого алгоритма отдельно. Для оценки качества моделей использовались следующие метрики: точность, величина ошибки первого и второго рода результатов бинарной классификации, а также время классификации одного изображения. Для обучения и тестирования методов была использована выборка изображений IStego100K, состоящая из 208 тысяч изображений одинакового размера 1024 х 1024 с различными значениями качества JPEG из диапазона от 75 до 95. Для встраивания скрытого сообщения использовался один из трех алгоритмов стеганографии: J-UNIWARD, nsF5 и UERD. Результатом проведенного исследования является подтверждение того, что предложенный подход нахождения вектора характеристик изображения позволяет детектировать наличие скрытого вложения в изображениях, полученных в результате применения неадаптивных методов стеганографии (Steghide, OutGuess и nsF5) с очень высокой точностью, более 95 %. Для заполненных контейнеров, полученных в результате встраивания сообщения одним из адаптивных методов (J-UNIWARD, UERD), показатели точности обнаружения находятся в пределах 50-60 %. Практическая значимость заключается в экспериментальных данных, подтверждающих эффективность метода стеганоанализа в отношении детектирования скрытой информации в изображениях формата JPEG. Результаты работы могут быть полезны исследователям в области стеганографии и стеганоанализа для сравнительного анализа применения технологий машинного обучения для решения задачи обнаружения наличия скрытого вложения в изображениях формата JPEG.
The paper proposes a method of extracting the feature vector of images, which makes it possible to effectively detect the presence of hidden information in JPEG images embedded by various popular steganography tools. This method is based on the usage of the transition probability matrix. The essence of the method for extracting the feature vector of the image is to use the transition probability matrix and apply the image calibration method to improve the accuracy of steganalysis and reduce the number of false positives. For each image from the training and test sets a feature vector is found in this way, the number of elements is 324. Further, the models were trained on the training dataset by each of machine learning methods separately: decision trees with gradient boosting, linear models, k-nearest neighbors, support vector machines, neural networks, and artificial immune systems. To assess the capacity of the models the following metrics were used: accuracy, the rate of the false positive and false negative errors, and the confusion matrix. The results of classification by each of the above methods are given. For training and testing a dataset IStego100K was used, which consists of 208 thousand images of the same size 1024 x 1024 with different quality values in the range from 75 to 95. One of the J-UNIWARD, nsF5, and UERD steganography algorithms was used to embed a hidden message. As a result, we can observe that the proposed approach to extracting the feature vector makes it possible to detect the presence of hidden information embedded by non-adaptive steganography (Steghide, OutGuess and nsF5) in static JPEG images with high accuracy (more than 95%). However, for adaptive steganography methods (J-UNIWARD, UERD) the accuracy is less (about 50-60%).
The authors declare that there are no conflicts of interest present.