İmge İçine Bilgi Gizlemede Kullanılan LSB Yöntemlerinin Karşılaştırması (pdf)

Article PDF cannot be displayed. You can download it here:

http://dergipark.gov.tr/download/article-file/387475

İmge İçine Bilgi Gizlemede Kullanılan LSB Yöntemlerinin Karşılaştırması

Çankaya University Journal of Science and Engineering Volume 10 (2013), No. 1, 17–32 İmge İçine Bilgi Gizlemede Kullanılan LSB Yöntemlerinin Karşılaştırması Cem Olcay1 ve Nurdan Saran2,∗ 1 2 Fen Bilimleri Enstitüsü, Yaşar Üniversitesi, 35100, İzmir, Türkiye Çankaya Üniversitesi, Bilgisayar Mühendisliği Bölümü, 06810, Yenimahalle, Ankara, Türkiye ∗ Corresponding author: Özet. Dijital imgeleri temel olarak kayıplı sıkıştırılmış tipte olanlar, sıkıştırılmamışlar ve kayıpsız sıkıştırılmışlar olarak üçe ayırabiliriz. Sıkıştırılmamış ve kayıpsız sıkıştırılmış imgelerde bilgi gizlemek için en çok kullanılan yöntem, imgenin son bitlerinin mesajın bitleri ile değiştirilmesi yöntemidir. Son bitlerin değişimi genellikle imgede gözle görülebilir bir değişikliğe sebep olmamaktadır. Örtü imgedeki piksellerin son bitlerinin değişimi ile veri gizleme yöntemlerini her renk kanalında 1 bit yada daha fazla veri gizleyenler ve birden çok renk kanalında renk kanalı sayısından daha az miktarda veri gizleyenler olarak ikiye ayırabiliriz. Bu çalışmada en önemsiz bite (least significant bit-LSB) gizleme yöntemlerinden yer değiştirme [1], eşleştirme [2], eşleştirmenin geliştirilmiş bir hali olan Chan’ın algoritması [3], 2/3 verimli gömme [4], Hamming kodlarını kullanılarak matris gömme [5], imge kareleri [6] ve piksel farkı [7]- [8] yöntemleri karşılaştırılmıştır. Anahtar Kelimeler. En önemsiz bite gizleme, steganography, bilgi gizleme, imge içine bilgi gizleme. Abstract. Digital image steganography techniques deal with three subjects lossy/lossless compressed images, uncompressed images. Steganography techniques embed secret data pixel directly into uncompressed and lossless compressed cover images. The most popular data hiding method is, changing pixels’ left most digits or last two, known as Least Significant Bit (LSB). Lossless image formats like .bmp, .png, and 8-bit gray-scale .gif are usable for LSB methods. LSB embedding method is not usable for palette images because of changing just last bit of a pixel causes a big difference on image. After embedding all of secret message to palette image, Human Visual System (HVS) can detect manipulations on image. In this study, we compare some of the most popular LSB techniques; Chan’s algorithm [3], 2/3 efficient embedding [4], matrix embedding for large payloads [5], image blocks method [6] and pixel-value differencing method [7]-[8]. Keywords. LSB technique, steganography, information hiding, digital image steganography. Received April 5, 2012; accepted February 26, 2013. ISSN 1309 - 6788 c 2013 Çankaya University 18 Olcay ve Saran 1. Giriş Günümüzde bilgi teknolojilerinin geldiği nokta ile bilgi paylaşımının hız kazandığı ve kolaylaştığı ortadır. Fakat bu durum beraberinde bilgi güvenliği ile ilgili sorunlar da oluşturmaktadır. Gerek kişisel bilgilerin saklanması gerekse haberleşmede bilgi gizliliği için güvenlik önlemleri almanın önemi artmıştır. Dijital ortamda ilettiğiniz bütün bilgilerin takip edilebileceği düşünüldüğünde, bilgilerinizin ve mesajlarınızın şifreleme yöntemleri kullanılarak güvenliğini sağlamak bir önlem olabileceği gibi, şifreli bilgilerinde dikkat çekeceği aşikardır. Bu yüzden bilgi gizlemede steganografi teknikleri oldukça önemli yer tutmaktadır. Steganografi bilgi gizleme yöntemlerinin bir alt dalıdır. Verinin gizlendiği ortama örtü ortamı (cover-media), oluşan ortama da stego-nesnesi (stego-object) denilmektedir. Genel olarak steganografi, tutuklu problemi (prisoner problem) ile açıklanabilir. A ve B, hapishaneden kaçmak için iletişime girecek iki kişi olsun, W de gardiyan olsun. A, X örtü ortamında gizli bilgi m’yi k gizli anahtarını kullanarak gömer. Karşı tarafta B, k gizli anahtarı ile m verisini X örtü ortamından geri dönüştürür. Steganografi, W ’nin X’i ele geçirmesi durumunda bir bilgi gizlendiğini fark etmemesini sağlamayı amaçlar. Başka bir ifadeyle, steganografide amaç bir bilginin bir taşıyıcı kullanarak alıcıya iletimi sırasında taşıyıcının başka kişilerin eline geçmesi durumunda bir bilgi gizlendiğini farketmemesini sağlamaktır [9, 13]. Güvenlik, kapasite ve anlaşılmazlık bir steganografik tekniğin sağlaması gereken üç önemli gereksinim olarak ifade edilebilir. • Güvenlik: Eğer mesajın varlığı rastgele tahminden daha yüksek bir olasılıkla tahmin edilemiyorsa, böyle bir yöntem steganografik olarak güvenlidir denilebilir. • Kapasitesi: Steganografik tekniğin, örtü ortamına en fazla veriyi saklamaya çalışmasıdır, veri gizleme kapasitesi, α, gizli mesajın örtü imgeye oranı ile hesaplanır. • Anlaşılmazlık: Stego nesnesinde veri gizlendiği farkedilecek kadar çok yapaylık (artifact) olmamalıdır. Bir steganografik teknik diğer tekniklerle aynı düzeyde kapasite ve güvenlik ölçülerine sahip iken, stego nesne ile orjinal nesne arasında anlaşılmazlık daha yüksekse (, değişen bitlerin oranı daha düşükse) o yöntemin daha iyi olduğu söylenebilir. Örtü nesne olarak en çok kullanılan dijital medya imgelerdir. İmgeler frekans alanında ve uzamsal (spatial) etki alanında olanlar olarak ikiye ayrılırlar. Veri gömme CUJSE 10 (2013), No. 1 19 işlemlerinde frekans alanındakilerde kodlama ve sıkıştırma yöntemleri uygulandığı için piksel değerleri doğrudan kullanılamaz. Uzamsal alanda olanlar imgedeki verileri doğrudan kullandığı için imgedeki piksel değerlerinde yapılacak değişiklikler başka bir değişime uğramazlar. Bir steganografik yöntemin başarısı, steganaliz yöntemlerine karşı güçlülüğüyle de değerlendirilmektedir. Steganalizin öncelikli amacı bir örtü nesnesinde bir bilginin gizli olup olmadığını tesbit etmektir. Nesnede bilgi gizlendiği fark edildiğinde ise gizli bilgiyi elde etmeyi hedefler. Gizli bilginin tesbitinin zor olması için stego nesne üzerinde yapılacak değişikliklerin en az seviyede olması gerekir. Bu nedenle, örtü nesne olarak bir imgenin kullanıldığı steganografik yöntemin başarısı hakkında konuşmak için MSE (ortalama karesel hata) ve PSNR (en üst sinyal gürültü oranı) değerlerine bakılmaktadır. Ortalama karesel hata (MSE), iki imge arasındaki farkı belirtmek için piksel değerlerinin farklarının karelerinin tüm piksel değerine bölünmesidir. Eğer iki imge aynı ise MSE değeri 0’dır. P 2 M,N [I1 (m, n) − I2 (m, n)] MSE = M ∗N Yukarıdaki formülde I1 ve I2 aynı M × N boyutundaki imgelerdir. En üst sinyal gürültü oranı (PSNR) değeri imgedeki değişiklikleri aşağıdaki formülle hesaplar. Eğer iki imge aynı ise PSNR sonsuz olur. 2 R PSNR = 10 log10 MSE Yukarıdaki formülde R imgedeki en büyük piksel değeridir. Sekiz bitlik bir imge için R = 28 − 1 = 255 dir. Bu makalede imgeler üzerinde kullanılan LSB yöntemlerinin herbir renk kanalında bir bit bilgi gizleyen ve en çok kullanılanlarından olan LSB yer değiştirme ±1 yöntemi, LS (...truncated)