˛ aeŒŁØ ª ae ˛Æ
Ł aeº Ł Ł ºŁ Ł ae
ı ßł º Œ Œ ª ÆŁ Œ Ł Ł ß
ae Ł ƺ ae ae ae Ł Æ
ø ae ø ae º ºŁ Œ Œ ÆŁ ß øŁı aeº Łae º
Œ ı ŁØ ae Ł Ł ae
Ł . ˇ Œ .
Łı ÆŁ Æø ß º
ß ae ae Ł Œ ae º ı. ˜º ae Ł ae Ł ø ª ÆŁ ß Ł Ł . ˇ Ł Ł ÆŁ º Łaeaeº ł Ł Ł ıŁØ Œ
Ł aeŒŁı ae ø ª ÆŁ (LSB).
Ł Ł Æ Ł ł ª aeº . ß ÆŁ ´ Ø ae ae º Ø [4] ˇ ae Łaeı Ł ae ß Ł ß ı º ae .
. ˝ ae Ł Æ ŒŁ , Œ Ø Ł Ł , º Ł Ł º Ł Ł . ˚ ø ª
ŁØ ŁŁ ae º Ł ae
ß ŁŁ [3] Æ Ł ae ª
ae ae Ł Ł ŁŒae º Ł. ØłŁ ae ae Ł Œ ª ŁŒae º . ¨ ª ŁŒae º Ł ae Ł ae ae ª ae Œ ae Łae º Ł ł ƺ ae º ŁŁ aeŁº Ø Œ ŁŒae º Ł Œ Łae º ß ae Łae Ł aeŒ ª ae ßØ Ł Ł ae aeŒ º ŒŁı Œ Æ Æø
Œ Œ Łı Ł ae ª
º Ł ae ºŁ ŒŁ, , ŁºŁ Ł ºŁ Ł ßØ º Ł
. ¨ae º Ł aeŁ º Ø ºŁ ß º ºŁ ae Ł ae Ł Ł Ł º ºŁ ß. º Ø ae Ø ÆŁ ß . ae Ł, º Ł .
ae Ł ae ae Œ .
ae Œ Ł , Œ Ł º ª Ł ri
ŁØ Ł Ł ,
º ßł º øŁı aeº Ł ß º Ł ßı ŁŒae º Ø 3 ˙ Łł ı
º ae ŁŒae º ª 1. ´ß º ª 2. ´ß Łaeº ª 3. ¯aeºŁ ß ß . ˙ aeŁ .
ßı º ˝ ø ae º ae ae ł ª , Æı Ł ßı º Ł Ł ae ºª Ł Ł ae ı
Æ
ª º ŁŒ, Œ ßØ Ł ae ª Ł aeŒŁ Ł Łª Łae Œ 5. Ł º ae aeŒ ß ae Æø Ł . ˛Æae Ł Ł ß ß Ł
Ø ºŁ Œ : a) ß ae Æø Ł , Œae Æ ŒŁ ª Æ , Ł aeŒ Ø ae Ł Ł Æoe . ´ Łae º ae ae Ł Ł Æ
Ł Łı ae Æ ŒŁ ºª Ł º ßØ Ø ae ŒŁ Ł Æ Ł , Ł ae ae ºŁ Ł ae ae ßı Łae Ł aeŒŁØ ı . º Ł ae ae ª ª Ł aeŒ Ø ae
ßı ae Æø ŁØ. ˜ ßØ ºŁ º Ø Ł ß. [1] E. Adelson. Digital Signal Encoding and Decoding Apparatus . U.S. Patent. 1990, N. 4,939,515. [2] A. Westfeld,A. P tzmann. Attacks on Steganographic Systems. Breaking the Steganographic Utilities EzStego, Jsteg, Steganos and S-Tools and Some Lessons Learned. Lecture Notes in Computer Science , 1768:61 75, 2000. [3] J. Zhang,F. Xiong. Steganalysis for LSB Matching Based on the Dependences Between Neighboring Pixels.
Journal of multimedia , V.7,N.5:380 385, 2012. [4] D. Lerch-Hostalot,D. Meg?as. LSB Matching Steganalysis Based on Patterns of Pixel Di erences and Random
Embedding. Computers and Security , V.32:192 206, 2013. [5] Zh. Xia,X. Wang,X. Sun,B. Wang Steganalysis of least signi cant bit matching using multi-order di erences.
Security and Communication Networks , V.7,N.8:1283 1291, 2014. Ł ae Æ ß ºª aeŒŁ Ł Łª Œ Ø. [6] Q. Guan,J. Dong,T. Tan An e ective image steganalysis method based on neighborhood information of pixels. 18th IEEE International Conference on Image Processing , 2777 2780, 2011. [7] D. Andrew,A. Ker. General Framework for Structural Steganalysis of LSB Replacement. (Eds.), LNCS.3727:296 311, 2005.
M. Barni et al. [8] S. Bhattacharyya,G. Sanya. Steganalysis of LSB Image Steganography using Multiple Regression and Auto
Regressive (AR) Model. Int. J. Comp. Tech. Appl , V.2(4):1069 1077, 2011. [9] T. Saaty,G. Sanya. Relative Measurement and its Generalization in Decision Making: Why Pairwise Comparisons are Central in Mathematics for the Measurement of Intangible Factors - The Analytic Hierarchy/Network Process. Review of the Royal Spanish Academy of Sciences, Series A, Mathematics , V.102 (2):251 318, 2008.
Steganalysis Algorithm Based on Hierarchy Analysis Method
Sergey V. Belim, Danil E. Vilkhovskiy
This article presents a new method of image analysis with steganographic inserts based on hierarchy analysis method. Images with applied algorithm of replacing the least signi cant bit (LSB) are investigated. Detection is performed by dividing the image into layers and making an analysis of zero-layer of adjacent bits for every bit. First-layer and second-layer are analyzed too. Hierarchies analysis method is used for making decision if current bit is changed. Weighting coe cients as part of the analytic hierarchy process are formed on the values of bits. Then a matrix of corrupted pixels is generated. Visualization of matrix with corrupted pixels allows to determine size, location and presence of the embedded message. Computer experiment was performed. Message was embedded in a bounded rectangular area of the image. This method demonstrated e ciency even at low lling container, less than 10. Widespread statistical methods are unable to detect this steganographic insert. The location and size of the embedded message can be determined with an error which is not exceeding to ve pixels.