Andrew Kozlík @

Steganografie a digitální média, LS 2014/15


Zkouška

Seznam zkouškových otázek.

Zkouška je ústní. Vylosujete si dvě otázky a dostanete čas na přípravu poznámek. Nepodaří-li se vám jednu z otázek dostatečně zodpovědět, anebo bude-li známka nerozhodná, dostanete navíc třetí otázku.

Obsah přednášek

Čísla v závorkách odkazují na kapitoly v knize Steganography in digital media. Většinu témat, která nejsou označena číslem kapitoly, najdete v provizorních skriptech. Články slouží jako doplňující literatura a měly by být přístupné ze školních IP adres.

Přednáška 20. 5.
Vkládání pomocí Viterbiho algoritmu. Slajdy.
Ve skriptech přibyla nová kapitola na toto téma.
Původní článek: T. Filler, J. Judas, J. Fridrich, Minimizing Additive Distortion in Steganography Using Syndrome-Trellis Codes.
Přednáška 13. 5. odpadá
Rektorský den.
Přednáška 6. 5.
Věta o mokrém nosiči, vkládání při kvantizaci, vkládání při dvojité ztrátové kompresi, dvouúrovňové ±1 vkládání. Slajdy.
Přednáška 29. 4.
Perfektní kódy a horní mez na efektivitu vkládání. Součtově a rozdílově pokrývací množiny. Slajdy.
Přednáška 22. 4.
Věta o maticovém vkládání. Entropická funkce a její vztah k objemu koule v Hammingově metrice. Spodní mez na pokrývací poloměr v závislosti na relativní kapacitě.
Přednáška 15. 4.
Maticové vkládání pomocí Hammingových kódů. Obecná definice maticového vkládání. Algoritmus maticového vkládání využívající minimum-distance dekodér. Slajdy.
Přednáška 8. 4.
(7.3.2) Algoritmus vkládání využívaný ve stegosystému F5. Vkládání při redukci barevné hloubky. Efektivita vkládání při redukci barevné hloubky. Úvod do maticového vkládání.
Přednáška 1. 4.
Steganografie v paletových obrázcích – dokončení. (7.1.1) Stegosystém zachovávající model nosiče, stegosystém OutGuess. (7.3.1) ±1 embedding a (11.4) hlavní myšlenka útoku na ±1 embedding.
Přednáška 25. 3.
Steganografie v paletových obrázcích – pokračování.
Útok na vkládání s optimálním přiřazením parity.
Xinpeng Zhang, Shuozhong Wang, Analysis of Parity Assignment Steganography in Palette Images.
Přednáška 18. 3.
(11.1.3) Sample pairs analysis.
S. Dumitrescu, Xiaolin Wu, Zhe Wang, Detection of LSB steganography via sample pair analysis.
A. D. Ker, A General Framework for Structural Steganalysis of LSB Replacement.
Steganografie v paletových obrázcích. Slajdy.
Přednáška 11. 3.
(5.1.1) Histogramový útok na LSB embedding. (5.1.2) Kvantitativní útok na Jsteg.
Přednáška 4. 3.
Dokončení formátu JPEG. (3.3–3.5) Akvizice digitálního obrazu (Bayerův filtr, zpracování obrazu, šum). (5.1) LSB embedding.
Přednáška 25. 2.
(2.2.1, 2.2.2) Formátování digitálního obrazu (rastrový a paletový formát). (2.3.1–2.3.6) Formát JPEG.
Přednáška 18. 2.
(1.1) Trocha historie. (1.2.1, 1.2.2, 1.2.4) Co je to steganografie a čím se liší od vodoznaku. (4.1–4.3) Steganografický kanál. (2.1) Reprezentace barev v digitálním obrazu.

Literatura

Provizorní skripta. Poslední aktualizace 20. května 2015.

J. Fridrich, Steganography in digital media: principles, algorithms, and applications. New York: Cambridge University Press, 2010. ISBN 05-211-9019-3.

Steganografie v paletových obrázcích (slajdy).

Maticové vkládání (slajdy).

Součtově a rozdílově pokrývací množiny (slajdy).

Psaní na mokrý papír (slajdy).

Vkládání pomocí Viterbiho algoritmu (slajdy).

libjpeg

Libjpeg je knihovna jazyka C, která slouží ke zpracování obrázků ve formátu JPEG a umožňuje zasahovat přímo do jeho DCT koeficientů. Na Ubuntu ji najdete v balíčku libjpeg-dev. Vzhledem k tomu, že seznámit se s rozhraním knihovny není úplně jednoduché, doporučuji použít jednu z následujících nástaveb.

  1. Jednoduchý C++ wrapper, se kterým můžete snadno číst a upravovat DCT koeficienty. Ke stažení zde. Součástí je ukázkový program jpeginfo, kterým můžete vypsat DCT koeficienty libovolné komponenty.
  2. Phil Sallee's MATLAB Jpeg Toolbox, který funguje v Matlabu i v GNU Octave.

Ukázkové materiály

Rozklad barev na složky

Snížení hloubky barev

JPEG

Bayerův filtr a demozaikování

LSB embedding

Sample pairs analysis

Vkládání do paletových obrázků

Porovnání RGB a Lab metriky při vkládání s optimálním přiřazením parity

Odkazy