Стеганографическая стойкость растрированных текстов-контейнеров к статистическим атакам

Авторы

  • Павел Павлович Урбанович Белорусский государственный технологический университет, ул. Свердлова, 13а, 220006, г. Минск, Беларусь , Люблинский католический университет им. Иоанна Павла II, ал. Рацлавицке, 14, 20-950, г. Люблин, Польша
  • Маргарита Геннадьевна Савельева Белорусский государственный технологический университет, ул. Свердлова, 13а, 220006, г. Минск, Беларусь
  • Надежда Павловна Шутько Белорусский государственный технологический университет, ул. Свердлова, 13а, 220006, г. Минск, Беларусь

Ключевые слова:

стеганография, стеганографический анализ, атака, растрирование, полутоновые оттенки, стеганографическая стойкость, программные средства
Поддерживающие организации
Исследование выполнено при финансовой поддержке Правительства Республики Беларусь в рамках научно-исследовательского проекта «Методы, алгоритмы и программное обеспечение для размещения невидимой идентификационной информации в электронных картах и текстовых документах на основе стеганографии и избыточного кодирования».

Аннотация

Анализируется стойкость растрированных текстов-стегоконтейнеров с размещенной в них скрытой информацией к основным видам статистических атак (эффективность стегоанализа). Указанное размещение производится путем стеганографической модификации полутоновых оттенков отдельных пикселей, формирующих символы текста. Анализ выполняется с помощью известных и специально разработанных программных средств, в которых реализованы некоторые широко известные, а также предложенные ранее авторами данной статьи методы прямого и обратного стеганографического преобразования растрированных текстовых документов-контейнеров на основе модели RGB и на основе модификации полутоновых оттенков. Для сравнительной оценки и анализа стегостойкости к атакам различные типы текстовых стегоконтейнеров подвергаются проверке посредством таких наиболее известных методов статистического стегоанализа, как атака χ-квадрат, регулярно-сингулярный анализ, атака по образцам пар. Устанавливается, что все перечисленные методы реализации атак на растрированные текстовые стегоконтейнеры (растровые текстовые изображения) в формате PNG дают сравнительно (по отношению к растровым картинкам в том же формате) высокий уровень «ложной тревоги»: показывают наличие вложенной информации в исходном (пустом) документе. Самую большую погрешность дает метод «атака χ-квадрат». Два других метода стегоанализа характеризуются примерно одинаковой точностью. Разработанные инструментальные средства реализации атак на стегоконтейнеры позволяют решать ряд практических задач, связанных с анализом, выявлением и оценкой безопасности скрытой информации в растровых изображениях. Путем моделирования различных атак (визуальных, статистических, атак с известным исходным изображением и стегоключами) можно выявлять слабые места созданных стеганографических алгоритмов.

Биографии авторов

  • Павел Павлович Урбанович, Белорусский государственный технологический университет, ул. Свердлова, 13а, 220006, г. Минск, Беларусь, Люблинский католический университет им. Иоанна Павла II, ал. Рацлавицке, 14, 20-950, г. Люблин, Польша

    доктор технических наук, профессор; профессор кафедры информационных систем и технологий факультета информационных технологий Белорусского государственного технологического университета, профессор Люблинского католического университета им. Иоанна Павла II

  • Маргарита Геннадьевна Савельева, Белорусский государственный технологический университет, ул. Свердлова, 13а, 220006, г. Минск, Беларусь

    ассистент кафедры информационных систем и технологий факультета информационных технологий

  • Надежда Павловна Шутько, Белорусский государственный технологический университет, ул. Свердлова, 13а, 220006, г. Минск, Беларусь

    кандидат технических наук, доцент; доцент кафедры информатики и веб-дизайна факультета информационных технологий

Библиографические ссылки

  1. Admass WS, Munaye YY, Diro AA. Cyber security: state of the art, challenges and future directions. Cyber Security and Applications. 2024;2:100031. DOI: 10.1016/j.csa.2023.100031.
  2. Urbanowicz P, Chourikov K, Rimorev A, Urbanovich N. Text steganography application for protection and transfer of the information. Przegląd Elektrotechniczny. 2010;86(7):95– 97.
  3. Evsutin O, Melman A, Meshcheryakov R. Digital steganography and watermarking for digital images: a review of current research directions. IEEE Access. 2020;8:166589–166611. DOI: 10.1109/ACCESS.2020.3022779.
  4. Blinova EA, Urbanovich PP. Steganographic method based on hidden messages embedding into Bezier curves of SVG images. Journal of the Belarusian State University. Mathematics and Informatics. 2021;3:68–83. DOI: 10.33581/2520-6508-2021-3-68-83.
  5. Blinova EA, Stashevskaya IYu, Urbanovich PP. A steganographic method of embedding an identifier into the spatial data of an electronic map. Journal of the Belarusian State University. Mathematics and Informatics. 2023;1:76–87.
  6. Zainal N, Hoshi AR, Ismail M, Rahem RT, Wadi SM. A hybrid steganography and watermark algorithm for copyright protection by using multiple embedding approaches. Bulletin of Electrical Engineering and Informatics. 2024;13(3):1877–1896. DOI: 10.11591/eei.v13i3.6337.
  7. Dalal M, Juneja M. Steganography and steganalysis (in digital forensics): a cybersecurity guide. Multimedia Tools and Applications. 2021;80:5723–5771. DOI: 10.1007/s11042-020-09929-9.
  8. Fernandes CS. Steganography and computer forensics – the art of hiding information: a systematic review. ARIS2-Journal. 2022;2(2):31–38. DOI: 10.56394/aris2.v2i2.20.
  9. Urbanovich P, Shutko N. Theoretical model of a multi-key steganography system. In: Zapala AM, editor. Recent developments in mathematics and informatics. Contemporary mathematics and computer science. Part 2, Computer science. Lublin: Wydawnictwo KUL; 2016. p. 181–202.
  10. Belhamra MA, Souidi EM. Steganography over redundant residue number system codes. Journal of Information Security and Applications. 2020;51:102434. DOI: 10.1016/j.jisa.2019.102434.
  11. Hassan S, Muztaba MA, Hossain MS, Narman HS. A hybrid encryption technique based on DNA cryptography and steganography. In: Institute of Electrical and Electronics Engineers. 2022 IEEE 13 th Annual information technology, electronics and mobile communication conference (IEMCON); 2022 October 12–15; Vancouver, Canada. Vancouver: Institute of Electrical and Electronics Engineers; 2022. p. 501–508. DOI: 10.1109/IEMCON56893.2022.9946512.
  12. Majeed MA, Sulaiman R, Shukur Z. New text steganography technique based on multilayer encoding with format-preserving encryption and Huffman coding. International Journal of Advanced Computer Science and Applications. 2022;13(12):163–172. DOI: 10.14569/IJACSA.2022.0131222.
  13. Yao Y, Wang J, Chang Q, Ren Y, Meng W. High invisibility image steganography with wavelet transform and generative adversarial network. Expert Systems with Applications. 2024;249:123540. DOI: 10.1016/j.eswa.2024.123540.
  14. Lou D-C, Hu C-H. LSB steganographic method based on reversible histogram transformation function for resisting statistical steganalysis. Information Sciences. 2012;188:346–358. DOI: 10.1016/j.ins.2011.06.003.
  15. Agarwal M. Text steganographic approaches: a comparison. arXiv:1302.2718 [Preprint]. 2013 [cited 2025 July 9]: [16 p.]. Available from: https://arxiv.org/abs/1302.2718.
  16. Pejaś J, Cierocki Ł. Reversible data hiding scheme for images using gray code pixel value optimization. Procedia Computer Science. 2021;192:328–337. DOI: 10.1016/j.procs.2021.08.034.
  17. Saveleva MG, Urbanovich PP. Method of steganographic transformation of web-documents based on raster graphics and RGB model. Proceedings of BSTU. Issue 3, Physics and Mathematics. Informatics. 2022;2:99–107. Russian. DOI: 10.52065/2520-6141-2022-260-2-99-107.
  18. Saveleva MG, Urbanovich PP. Steganographic transformation based on the modification of halftone shades of rasterized documents. Information and Control Systems. 2024;6:2–14. Russian. DOI: 10.31799/1684-8853-2024-6-2-14.
  19. Evsutin O, Melman A, Meshcheryakov R. Digital steganography and watermarking for digital images: a review of current research directions. IEEE Access. 2020;8:166589–166611. DOI: 10.1109/ACCESS.2020.3022779.
  20. Hou D, Wang H, Zhang W, Yu N. Reversible data hiding in JPEG image based on DCT frequency and block selection. Signal Processing. 2018;148:41–47. DOI: 10.1016/j.sigpro.2018.02.002.
  21. Shumskaya OO, Zhelezny M. Adaptive algorithm of replacement-based embedding of data into compressed JPEG images. Information and Control Systems. 2018;5:44–56. Russian. DOI: 10.31799/1684-8853-2018-5-44-56.
  22. Liu J, Ke Y, Zhang Z, Lei Y, Li J, Zhang M, et al. Recent advances of image steganography with generative adversarial networks. IEEE Access. 2020;8:60575–60597. DOI: 10.1109/ACCESS.2020.2983175.
  23. Westfeld A, Pfitzmann A. Attacks on steganographic systems breaking the steganographic utilities EzStego, Jsteg, Steganos, and S-Tools – and some lessons learned. In: Pfitzmann A, editor. Information hiding. Berlin: Springer; 2000. p. 61–76 (Lecture notes in computer science; volume 1768).
  24. Dumitrescu S, Wu X, Wang Z. Detection of LSB steganography via sample pair analysis. In: Petitcolas FAP, editor. Information hiding. Berlin: Springer; 2003. p. 355–372 (Lecture notes in computer science; volume 2578).
  25. Luo X, Yang C, Liu F. Equivalence analysis among DIH, SPA, and RS steganalysis methods. In: Leitold H, Markatos EP, editors. Communications and multimedia security (CMS 2006). Proceedings of the 10th IFIP International conference; 2006 October 19–21; Heraklion Crete, Greece. Berlin: Springer; 2006. p. 355–372 (Lecture notes in computer science; volume 4237). DOI: 10.1007/11909033_15.
  26. Karampidis K, Kavallieratou E, Papadourakis G. A review of image steganalysis techniques for digital forensics. Journal of Information Security and Applications. 2018;40:217–235. DOI: 10.1016/j.jisa.2018.04.005.
  27. Vilkhovskiy DE. A survey of steganalysis methods in the papers of foreign authors. Mathematical Structures and Modeling. 2020;4:75–102. Russian. DOI: 10.24147/2222-8772.2020.4.75-102.
  28. Kharin Yu, Vecherko EV. Statistical estimation of parameters for binary Markov chain models with embeddings. Discrete Mathematics and Applications. 2013;23(2):153–169. DOI: 10.1515/dma-2013-009.
  29. Apau R, Asante M, Twum F, Ben Hayfron-Acquah J, Peasah KO. Image steganography techniques for resisting statistical steganalysis attacks: a systematic literature review. PLoS ONE. 2024;19(9):0308807. DOI: 10.1371/journal.pone.0308807.
  30. Alqahtani J, Alghazzawi D, Cheng L. Steganalysis algorithm for PNG images based on fuzzy logic technique. International Journal of Network Security & Its Applications. 2016;8(6):1–16. DOI: 10.5121/ijnsa.2016.8601.
  31. Farooq N, Selwal A. Image steganalysis using deep learning: a systematic review and open research challenges. Journal of Ambient Intelligence and Humanized Computing. 2023;14:7761–7793. DOI: 10.1007/s12652-023-04591-z.
  32. Aljarf A, Zamzami H, Gutub A. Integrating machine learning and features extraction for practical reliable color images steganalysis classification. Soft Computing. 2023;27(19):13877–13888. DOI: 10.1007/s00500-023-09042-7.
  33. Fridrich J, Goljan M, Du R. Detecting LSB steganography in color, and gray-scale images. IEEE MultiMedia. 2001;8(4):22–28. DOI: 10.1109/93.959097.
  34. Urbanovich PP, Shutko NP. Usage of hypercomplex numbers in a cryptographic key agreement protocol based on neural networks. Journal of the Belarusian State University. Mathematics and Informatics. 2024;2:81–92. EDN: MIPTIK.

Загрузки

Дополнительные файлы

Опубликован

2026-09-25

Выпуск

№ 2 (2026): Журнал Белорусского государственного университета. Математика. Информатика

Раздел

Теоретические основы информатики

Лицензия

Copyright (c) 2026 Журнал Белорусского государственного университета. Математика. Информатика

Лицензия Creative Commons

Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial» («Атрибуция — Некоммерческое использование») 4.0 Всемирная.

Авторы, публикующиеся в данном журнале, соглашаются со следующим:

  1. Авторы сохраняют за собой авторские права на работу и предоставляют журналу право первой публикации работы на условиях лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial. 4.0 International (CC BY-NC 4.0).
  2. Авторы сохраняют право заключать отдельные контрактные договоренности, касающиеся неэксклюзивного распространения версии работы в опубликованном здесь виде (например, размещение ее в институтском хранилище, публикацию в книге) со ссылкой на ее оригинальную публикацию в этом журнале.
  3. Авторы имеют право размещать их работу в интернете (например, в институтском хранилище или на персональном сайте) до и во время процесса рассмотрения ее данным журналом, так как это может привести к продуктивному обсуждению и большему количеству ссылок на данную работу. (См. The Effect of Open Access).

Как цитировать

[1]
Урбанович, П. и др. 2026. Стеганографическая стойкость растрированных текстов-контейнеров к статистическим атакам. Журнал Белорусского государственного университета. Математика. Информатика. 2 (сен. 2026), 131–141.