Estudo de Esteganografia LSB em Imagens Digitais

Resumo

A esteganografia é um método utilizado para proteger uma informação camuflando-a em um meio de cobertura de modo que as alterações feitas nesse meio sejam imperceptíveis. Enquanto a Criptografia busca tornar o dado ilegível, a esteganografia busca omitir a existência da informação. A Esteganografia LSB (Least Significant Bit), ou método LSB Clássico, utiliza imagens digitais como meio de cobertura e busca substituir os bits da informação secreta nos bits menos significativos dos pixels da imagem. Os pixels alterados sofrem uma mudança unitária no valor do nível de cinza, desta forma não é possível identificar alterações na imagem apenas por inspeção visual, pois o olho humano é incapaz de identificar em imagens com 256 níveis de cinza, mudanças unitárias no valor de um pixel. Como toda técnica relacionada à Segurança da Informação, um bom método de esteganografia precisa apresentar robustez contra ataques que tentem expor a informação escondida. Esteganálise é o termo utilizado para classificar os algoritmos que buscam tornar evidente a presença da informação escondida dentro da imagem e os mais comuns são os ataques Visual e do Histograma introduzidos por Westfeld e Pfitzmann (2000). O ataque visual procura identificar padrões “anormais” no plano de bits LSB da imagem, cuja disposição comum está relacionada a uma grande desordem na distribuição de zeros e uns. O ataque do Histograma busca revelar aproximações relevantes à frequência de distribuição de pixels cujo valores diferem apenas no bit menos significativo. Os métodos de esteganálise expõem fraquezas relevantes do método LSB Clássico. A partir daí surgiram novas técnicas como o LSB Matching (SHARP, 2001) e o LSB Matching Revisited (MIELIKAINEN, 2006), que buscaram melhorar a robustez do método. Este trabalho buscou estudar a eficiência de cada técnica de esteganografia supracitada, avaliando a robustez aos ataques Visual e do Histograma, medindo objetivamente a qualidade da estego-imagem a partir do valor de relação sinal-ruído de pico e determinando a Taxa de Modificação de Pixels. Foram utilizadas imagens monocromáticas com dimensões 512x512 e textos com 133.952 bits. Todos os algoritmos foram implementados no Matlab. Avaliando o LSB Clássico, percebemos fraca robustez contra ataques visuais e estatísticos juntamente com um valor de PSNR (Peak Signal-to-Noise ratio) de 54,09 dB para a imagem de cobertura Lena e taxa de modificação de bits em 0,499. Para o LSB Matching, encontramos valores de PSNR igual a 56,47 dB e 0,5 para taxa de modificação de pixels. Em compensação, obtemos valores de 57,71 dB e 0,375 para PSNR e taxa de modificação de pixels para o método LSB Matching Revisited respectivamente. A melhora na eficiência desta técnica de ocultação deve-se ao fato de que este algoritmo faz uma compactação da informação e gera uma sequência pseudoaleatória de visitação dos pixels. Posteriormente, a técnica de ocultação obedece a lógica de um função binária que otimiza os resultados. Palavras-chave: Esteganografia; Segurança da Informação; Comunicações Secretas; Processamento de Imagens.