Сибирский федеральный университет

Тип публикации: статья из журнала

Год издания: 2020

Идентификатор DOI: 10.21681/2311-3456-2020-2-22-31

Ключевые слова: стеганография, steghide, OutGuess, F5, бинарная классификация, вейвлет-преобразование Хаара, алгоритм клонального отбора, алгоритм отрицательного отбора, steganography, binary classification, Haar wavelet-transform, clonal selection, negative selection

Аннотация: Целью настоящего исследования является разработка метода стеганоанализа статических изображений формата JPEG, основанного на применении искусственных иммунных систем. Метод исследования: эвристический метод с использованием эволюционных алгоритмов и элементов методов обучения с подкреплением. Полученный результат: спроектирована и разработана модель искусственной иммунной системы для задачи обнаружения скрытой информации в изображениях формата JPEG, а именно: определены базовые требования и рассмотрены основные элементы искусственной иммунной системы, введены операции мутации и клонирования антител, а также приведено формальное описание на псевдоязыке реализации основных узлов искусственной иммунной системы с последующей реализацией алгоритмов. Кроме того, в статье приводится краткий обзор и анализ состояния проблематики стеганоанализа, а также анализ полученных экспериментальных результатов и оценка эффективности разработанного метода. Предложенный метод позволяет детектировать наличие скрытой информации, внедренной различными популярными инструментами стеганографии в статические изображения формата JPEG с достаточно высокой точностью. Теоретическая значимость данной работы состоит в развитии достаточно перспективного подхода эвристического стеганоанализа с использованием искусственных иммунных систем. Практическая значимость заключается в разработанном программном продукте, а также в экспериментальных данных, подтверждающих эффективность метода стеганоанализа в отношении детектирования скрытой информации в изображениях формата JPEG. The purpose of this work is to develop the method for steganalysis of static JPEG images, based on the usage of artificial immune systems.In this paper, a model of an artificial immune system was developed for the task of detecting hidden information in JPEG images. Basic requirements were determined and the basic elements of an artificial immune system were considered, mutation and antibody cloning operations were introduced. Also, formal description of main nodes of the artificial immune system is given. In addition, a brief overview and analysis of the state of the problem of steganalysis are provided in the paper. Also analysis of the obtained experimental results and an assessment of the effectiveness of the developed method is made.The proposed method allows to detect the presence of hidden information, embedded by various popular steganography tools (like OutGuess, Steghide and F5) in static JPEG images with a sufficiently high accuracy. The theoretical significance of this work consists in the development of a fairly promising approach of heuristic steganalysis using artificial immune systems. The practical significance lies in the developed software product, as well as in experimental data confirming the effectiveness of the method of steganalysis in point of the detection of hidden information in JPEG images.

Журнал: Вопросы кибербезопасности

Выпуск журнала: № 2

Номера страниц: 22-31

ISSN журнала: 23113456

Место издания: Москва

Издатель: Научно-производственное объединение Эшелон

• Шниперов Алексей Николаевич (Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования "Сибирский федеральный университет")
• Прокофьева Александра Владимировна (ООО ИК «СИБИНТЕК»)

• Ядро РИНЦ (eLIBRARY.RU)
• Список ВАК