Стеганографические системы. Критерии и методическое обеспечение

 
 

 

 

ФГУП «Российский федеральный ядерный центр –  
Всероссийский научно-исследовательский институт  
экспериментальной физики» 
 
 
 
 
 
 
В. Г. Грибунин, В. Е. Костюков, А. П. Мартынов, 
Д. Б. Николаев, В. Н. Фомченко 
 
 
 
СТЕГАНОГРАФИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ. 
КРИТЕРИИ И МЕТОДИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ 
 
 
 
 
Учебно-методическое пособие 
 
 
 
Под редакцией доктора технических наук В. Г. Грибунина 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Саров 
2016 

 
 

 

 

УДК 004.056(075.8) 
ББК 32.81Я73 
        С79 
 
Одобрено научно-методическим советом Саровского физико-технического института 
Национального исследовательского ядерного университета «МИФИ» и ученым советом 
ФГМУ «Институт информатизации образования» Российской академии образования 
 
Рецензенты: ректор НГТУ им. Р. Е. Алексеева профессор, д-р техн. наук С. М. Дмитриев; 
декан радиофизического факультета ННГУ им. Н. И. Лобачевского профессор, д-р физ.-мат. 
наук А. В. Якимов 
 
Грибунин, В. Г., Костюков, В. Е., Мартынов, А. П., Николаев, Д. Б.,  
Фомченко, В. Н.  
Стеганографические системы. Критерии и методическое обеспечение: 
Учеб.-метод. пособие / Под ред. д-ра техн. наук В. Г. Грибунина. Саров: 
ФГУП «РФЯЦ-ВНИИЭФ», 2016. – 324 с. : ил. 
 
ISBN  978-5-9515-0317-6 
 
Развитие теории и практики алгоритмов сжатия изображений привело к изменению представлений о технике внедрения конфиденциальной 
информации. Если первоначально предлагалось вкладывать информацию 
в незначащие биты для уменьшения визуальной заметности, то современный подход заключается во встраивании данных в наиболее существенные 
области изображений, разрушение которых приведет к полной деградации 
самого изображения. В учебно-методическом пособии обобщены самые 
последние результаты исследований пропускной способности существующих каналов передачи скрываемой информации с учетом воздействия 
на них возмущающих факторов, даны оценки стойкости стеганографических систем с использованием теоретико-сложностного подхода. 
Учебно-методическое пособие предназначено для студентов, аспирантов, научных работников, изучающих вопросы обеспечения безопасности информации, а также для инженеров-проектировщиков средств обеспечения безопасности информации. Несомненный интерес оно вызовет 
также у специалистов в области теории информации и цифровой обработки сигналов. 
 
 
УДК 004.056(075.8) 
ББК 32.81Я73 
 
 
ISBN  978-5-9515- 0317-6                                              ©   ФГУП  «РФЯЦ-ВНИИЭФ», 2016 

С79 

Содержание 
 
Введение . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7 
 
1. Скрытие данных в неподвижных изображениях . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9 
1.1. Человеческое зрение и алгоритмы сжатия изображений . . . . . . . . . . . . . . 10 
1.1.1. Свойства зрения, которые нужно учитывать при построении  
          стегоалгоритмов . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10 
1.1.2. Принципы сжатия изображений . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  12 
1.2. Скрытие данных в пространственной области . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18 
1.3. Скрытие данных в области преобразования . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25 
1.3.1. Выбор преобразования для скрытия данных . . . . . . . . . . . . . . . . . .  25 
1.3.2. Скрытие данных в коэффициентах дискретного косинусного  
          преобразования . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  29 
Вопросы для самопроверки к разделу 1 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35 
 
2. Обзор стегоалгоритмов встраивания информации в изображения . . . . . 37 
2.1. Аддитивные алгоритмы . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37 
2.1.1. Обзор алгоритмов на основе линейного встраивания данных . . . . . 37 
2.1.2. Обзор алгоритмов на основе слияния ЦВЗ и контейнера . . . . . . . .  47 
2.2. Стеганографические методы на основе квантования . . . . . . . . . . . . . . . . . 49 
2.2.1. Принципы встраивания информации с использованием  
          квантования. Дизеризованные квантователи . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49 
2.2.2. Обзор алгоритмов встраивания ЦВЗ с использованием  
          скалярного квантования . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  51 
2.2.3. Встраивание ЦВЗ с использованием векторного квантования . . . . 53 
2.3. Стегоалгоритмы, использующие фрактальное преобразование . . . . . . . . 55 
Вопросы для самопроверки к разделу 2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 57 
 
3. Скрытие данных в аудиосигналах . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 59 
3.1. Методы кодирования с расширением спектра . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 59 
3.2. Внедрение информации модификацией фазы аудиосигнала . . . . . . . . . . . 65 
3.3. Встраивание информации за счет изменения времени задержки 
       эхосигнала . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  67 
3.4. Методы маскирования ЦВЗ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  71 
3.5. Вопросы для самопроверки к разделу 3 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  74 
 
4. Скрытие данных в видеопоследовательностях . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 76 
4.1. Краткое описание стандарта MPEG и возможности внедрения данных . . . 76 
4.2. Методы встраивания информации на уровне коэффициентов . . . . . . . . . . 80 
4.3. Методы встраивания информации на уровне битовой плоскости . . . . . . . 83 

4.4. Метод встраивания информации за счет энергетической разности  
       между коэффициентами . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  86 
Вопросы для самопроверки к разделу 4 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 93 
 
5. Критерии секретности и обзор известных стегосистем с оценкой  
    эффективности их стегоанализа . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 95 
5.1. Критерии секретности стегосистем . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 95 
5.2. Основные методы построения стегосистем и их стегоанализ . . . . . . . . . . 98 
5.2.1. СГ на основе вложения информации в наименьшие значащие  
          биты (СГ–НЗБ) отсчетов ПС . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 98 
5.2.2. Стегосистема Outguess . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 99 
5.2.3. Стегосистема F5 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 100 
5.2.4. Стегоанализ СГ–НЗБ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 101 
5.2.5. СГс использованием широкополосных сигналов (СГ–ШПС) . . . . 117 
5.2.6. Стегоанализ СГ–ШПС . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  119 
5.2.7. Необнаруживаемые СГ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 133 
5.2.8. Почти необнаруживаемые СГ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 135 
5.2.9. Прочие СГ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 143 
Вопросы для самопроверки к разделу 5 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 144 
 
6. Исследование и проведение анализа наиболее распространенных  
    и перспективных форматов мультимедийных файлов (JPEG,  
    JPEG-2000, MPEG-2, MPEG-4, MP3) c точки зрения внедрения  
    информации . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  147 
6.1. Описание и анализ формата JPEG . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  147 
6.1.1. Структура видеокодека стандарта JPEG . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  147 
6.1.2. Анализ функций восстановления местоположения значимых  
          коэффициентов преобразования и энтропийного декодирования . . . 152 
6.1.3. Анализ функций деквантования и обратного дискретного  
          косинусного преобразования . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  155 
6.2. Описание и анализ формата JPEG-2000 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 158 
6.3. Описание и анализ формата MPEG-2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 164 
6.3.1. Краткое описание принципа работы видеокодека . . . . . . . . . . . . . . 164 
6.3.2. Кодер источника . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 166 
6.3.3. Алгоритм кодирования . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 168 
6.3.4. Алгоритм декодирования . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 170 
6.4. Описание и анализ формата H.264 (MPEG-4 AVC/H.264) . . . . . . . . . . . . 172 
6.4.1. Обобщенная структурная схема кодека . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 172 
6.4.2. Формирование INTRA-прогноза . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 175 
6.4.3. Режимы формирования прогноза для яркостных блоков  
          размером 4×4 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  175 
6.4.4. Режимы формирования прогноза для яркостных блоков  
          размером 16×16 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  176 

6.4.5. Режимы формирования прогноза для цветоразностных блоков  
          размером 8×8 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 177 
6.4.6. Преобразование, сканирование и квантование . . . . . . . . . . . . . . . . 182 
6.4.7. Деблокирующая фильтрация . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  188 
6.4.8. Энтропийное кодирование . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 190 
6.4.9. Анализ возможности организации скрытого канала передачи  
          при использовании рекомендации H.264 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 193 
6.5. Описание и анализ форматов аудиосигналов . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 194 
6.5.1. Анализ формата аудиосигналов MP3 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 194 
6.5.2. Анализ формата аудиосигналов WMA . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 198 
6.5.3. Анализ возможностей организации скрытого канала передачи  
          при использовании формата MP3 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 201 
Вопросы для самопроверки к разделу 6 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 203 
 
7. Разработка методики исследования статистических критериев оценки  
    искажений файлов-контейнеров и оценки эффективности их использо- 
    вания для выявления скрытых каналов передачи информации . . . . . . .  206 
7.1. Критерии информативности системы признаков . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  206 
7.1.1. Выбор первичных и вторичных признаков . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 206 
7.1.2. Достаточные статистики и мера недостаточности . . . . . . . . . . . . . 207 
7.1.3. Дивергенция Кульбака . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 208 
7.1.4. Связь между энтропией и вероятностью ошибки . . . . . . . . . . . . . . 208 
7.2. Построение классификатора. Описание алгоритма SVM . . . . . . . . . . . . . 209 
7.2.1. Классификация систем классификации . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 209 
7.2.2. Основные положения теории статистического обучения . . . . . . . . 211 
7.2.3. Описание метода SVM . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 214 
7.3. Метрики качества изображений . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 218 
7.3.1. Корреляционные метрики . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 220 
7.3.2. Метрика, учитывающая контуры изображения . . . . . . . . . . . . . . . . 222 
7.3.3. Меры расстояния в спектральной области . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  222 
7.3.4. Контекстные метрики . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  223 
7.3.5. Метрики, построенные с учетом СЧЗ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  224 
7.4. Статистики JPEG-файлов, используемые при стегоанализе . . . . . . . . . . 226 
7.5. Объективные метрики для оценки качества видеокодеков. . . . . . . . . . .  227 
7.5.1. Особенности человеческого зрения . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 227 
7.5.2. Требования к объективным метрикам качества видео . . . . . . . . . . 228 
7.5.3. Перспективная метрика по оценке качества видеокодеков . . . . . . 229 
7.6. Формирование методики исследования статистических критериев  
       оценки искажений файлов-контейнеров и оценки эффективности  
       их использования для выявления скрытых каналов передачи  
       информации . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 230 
Вопросы для самопроверки к разделу 7 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  233 
 

Заключение . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 236 
 
Ответы на вопросы для самопроверки к разделу 1 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 238 
Ответы на вопросы для самопроверки к разделу 2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  251 
Ответы на вопросы для самопроверки к разделу 3 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 262 
Ответы на вопросы для самопроверки к разделу 4 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 267 
Ответы на вопросы для самопроверки к разделу 5 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  274 
Ответы на вопросы для самопроверки к разделу 6 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  288 
Ответы на вопросы для самопроверки к разделу 7 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  308 
 
Список литературы . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 317 
 

Введение 
 
Развитие теории и практики алгоритмов сжатия изображений привело к изменению представлений о технике внедрения конфиденциальной информации. 
Если первоначально предлагалось вкладывать информацию в незначащие биты 
для уменьшения визуальной заметности, то современный подход заключается во 
встраивании данных в наиболее существенные области изображений, разрушение которых приведет к полной деградации самого изображения. 
В большинстве методов скрытия данных в мультимедиа-сообщениях используется та или иная декомпозиция мультимедиа-контейнера. Среди всех линейных ортогональных преобразований наибольшую популярность в стеганографии получили вейвлет-преобразование и дискретное косинусное преобразование (ДКП), что отчасти объясняется их успешным применением при сжатии 
данных. Стегоалгоритм может быть весьма робастным к дальнейшей компрессии, если он будет учитывать особенности алгоритма сжатия. Еще большие 
трудности возникают с выбором преобразования при скрытии данных в видеопоследовательности. Причина заключается в том, что при сжатии видео основную роль играет кодирование векторов компенсации движения, а не только неподвижного кадра. Стеганографические методы, применяемые для встраивания 
информации в видео должны работать в реальном времени. Способы встраивания цифровых водяных знаков (ЦВЗ), работающие в реальном времени, в первую очередь, должны быть слепыми и обладать малой вычислительной сложностью. Таким образом, единственно приемлемыми являются методы, встраивающие данные непосредственно в поток сжатых данных, чтобы избежать лишних 
вычислений. 
Для стеганографических систем принято определять необнаруживаемость – 
вероятностью пропуска (т. е. отсутствием обнаружения стеганографической системы, когда она была представлена для анализа) и вероятностью ложного обнаружения (когда стеганографическая система ложно обнаруживается при ее отсутствии). 
Практические подходы оценки стойкости стегосистем основаны на их устойчивости к обнаружению разработанных к настоящему времени алгоритмов 
стеганоанализа. Данный подход учитывает, что все алгоритмы встраивания так 
или иначе вносят в стегограммы относительно использованных контейнеров те 
или иные искажения. Современные алгоритмы стеганоанализа, особенно универсальные алгоритмы, строятся как классификаторы, которые предварительно 
обучаются на множестве чистых контейнеров и множестве полученных из них 
стегограмм с использованием исследуемого алгоритма встраивания. Далее обученный классификатор пытается идентифицировать равновероятно распределенные ранее неизвестные контейнеры и стегограммы. 

Вне зависимости от используемых контейнеров и принципов построения 
классификатора получаемые при этом оценки стойкости сводятся к выяснению 
вопроса, насколько уверенно классификатор способен различать стегограммы 
и пустые контейнеры в рамках заданной для него модели. Рассмотрим становящуюся «традиционной» типовую методику исследования статистических критериев оценки искажений файлов-контейнеров и оценки эффективности их использования для выявления скрытых каналов передачи информации. 

1. Скрытие данных в неподвижных изображениях 
 
Большинство исследований посвящено использованию в качестве стегоконтейнеров изображений. Это обусловлено следующими причинами: 
– существованием практически значимой задачи защиты фотографий, картин, видео от незаконного тиражирования и распространения; 
– относительно большим объемом цифрового представления изображений, что 
позволяет внедрять ЦВЗ большого объема либо повышать робастность внедрения; 
– заранее известным размером контейнера, отсутствием ограничений, накладываемых требованиями реального времени; 
– наличием в большинстве реальных изображений текстурных областей, имеющих шумовую структуру и хорошо подходящих для встраивания информации; 
– слабой чувствительностью человеческого глаза к незначительным изменениям цветов изображения, его яркости, контрастности, содержанию в нем шума, 
искажениям вблизи контуров; 
– хорошо разработанными в последнее время методами цифровой обработки 
изображений. 
Последняя причина вызывает и значительные трудности в обеспечении робастности ЦВЗ: чем более совершенными становятся методы сжатия, тем меньше остается возможностей для встраивания посторонней информации. Развитие 
теории и практики алгоритмов сжатия изображений привело к изменению представлений о технике внедрения ЦВЗ. Если первоначально предлагалось вкладывать информацию в незначащие биты для уменьшения визуальной заметности, 
то современный подход заключается во встраивании ЦВЗ в наиболее существенные области изображений, разрушение которых приведет к полной деградации самого изображения. Не случайно поэтому стегоалгоритмы учитывают 
свойства системы человеческого зрения (СЧЗ) аналогично алгоритмам сжатия 
изображений. В стегоалгоритмах зачастую используются те же преобразования, 
что и в современных алгоритмах сжатия (ДКП в JPEG, вейвлет-преобразование 
в JPEG-2000). При этом существуют, очевидно, три возможности: вложение 
информации может производиться в исходное изображение, либо одновременно 
с осуществлением сжатия изображения-контейнера, либо в уже сжатое алгоритмом JPEG изображение. Поэтому в п. 1.1 рассмотрены свойства человеческого 
зрения и их учет в алгоритмах сжатия изображений. 
Выполнение линейных ортогональных преобразований изображений – вычислительно трудоемкий процесс, несмотря на наличие быстрых алгоритмов. 
Поэтому в некоторых случаях можно ограничиться встраиванием информации 
в пространственной области изображения. Этот, исторически первым появившийся метод рассмотрен в п. 1.2 на примере нескольких интересных алгоритмов. Более эффективные стегоалгоритмы, реализующие внедрение ЦВЗ в области преобразования, рассмотрены в п. 1.3.