Least significant bit embedding methods on still images

Abstract

Steganografi, metin, imge, video gibi dijital medya formatlarını kullanarak mesaj veya dosya gizleme bilimidir. İnternette en çok yayımlanan medya olan dijital imgeleri sıkıştırılmamış/kayıpsız sıkıştırılmış ve kayıplı sıkıştırılmışlar olarak ikiye ayırabiliriz. İmgelerde en çok tercih edilen steganografi yöntemlerinden biri piksel değerlerinin son bitlerini saklanacak bilgiye göre ayarlamaktır. En önemsiz bite gizleme yöntemleri en çok sıkıştırılmamış ve kayıpsız sıkıştırılmış imgeler için uygundur. Bu çalışmada en önemsiz bite gizleme yöntemlerinden yerdeğiştirme, eşleştirme, modüler foksiyonu tekniği, Chan'ın yöntemi, 2/3 verimli gömme ve Hamming kodlarını kullanarak matris gömme yöntemleri açıklanmıştır. Bunlardan başka, en çok kullanılan steganaliz yöntemlerinden olan görsel ataklar, Ki kare testi, RQP ve RS analiz kısaca tanımlanmıştır. Açıklanan gömme yöntemlerinin steganaliz yöntemlerine karşı verimliliği karşılaştırılmıştır.

Steganography is the science of hiding message or file in a cover media which can be text, image, video, or other digital media formats. Digital images, the most published media on internet, may be divided into two groups as lossless compressed/uncompressed and lossy compressed. One of the most preferred steganographic methods is setting the last bit of pixel in still images according to bits of information that will be hidden. Least Significant Bit (LSB) methods are most suitable for uncompressed/lossless compressed images. In this study, LSB embedding methods such as LSB Replacement, Matching, Chan?s Method, Modulus Function Technique, 2/3 Embedding Efficiency, and Matrix Embedding using Hamming Codes are examined. Moreover most used steganalysis methods such as Visual Attack, Chi-Square Test, Raw Quick Pairs (RQP), and Regular and Singular Groups (RS) are briefly described. Effectiveness of these embedding methods is compared against steganalysis methods.