Space-pixel digital steganography method using spatial filtering to extract secret message
DOI:
https://doi.org/10.18372/2310-5461.37.12372Keywords:
steganography, data concealment, information protection, information technology, spatial area, stego-container, spatial filtrationAbstract
As a tool of information technology, a quantum-spatial-pixel-based method (MAP) for embedding secret information in digital images has been developed, which provides more, compared with existing methods, the bandwidth of the latent channel and simplifies the system of data extraction, due to the use of spatial filtration The developed method is based on the change in the intensity of the brightness of the digital image pixels in the color RGB model. The change of intensity is carried out according to the developed set of rules and conditions through which the secret information (message) is embedded into the spatial area of the digital image used as a container. Also, in order to reduce the probability of uncovering the existence of a message, it is proposed to embed pixel-only messages that are at intersection points with various functions that are superimposed on a digital image. The results of the research of the developed method in the software environment for digital images of different classes.References
Юдін О. К. Загальна модель формування системи захисту державних інформаційних ресурсів / О. К. Юдін, С. С. Бучик, О. В. Фролов // Наукоємні технології. – 2015. – № 4 (28). – С.332 – 337.
Весельська О. В., Зюбіна Р. В., Фролов О. В. Систематизація та класифікація наявних стеганографічних методів приховування інформації //Наукоємні технології. – 2016. – Т. 30. – №. 2. – С. 187-194.
Ажбаев Т. Г., Ажмухамедов И. М. Анализ стойкости современных стеганографических алгоритмов //Вестник Астраханского государственного технического университета. – 2008. – №. 1. – С.156 – 163.
Гонсалес, Р. Цифровая обработка изображений. Издание 3-е. [Текст] / Р. Гонсалес, Р. Вудс.– М.: Техносфера, 2012. – 1104 с.
Yudin О., Veselska O. Metods of digital filtration and their impacts on the quality of images of different classes //Наукоємні технології. – 2017. – Т. 36. – №. 4. – С. 302-308.
Арляпов С. А., Приоров А. Л., Хрящев В. В. Модифицированный критерий оценки качества восстановленных изображений //Цифровая обработка сигналов. – 2006. – №. 2. – С. 27-33.
