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Advances in Syndrome Coding based on Stochastic and Deterministic Matrices for Steganography

Steganographie ist die Kunst der vertraulichen Kommunikation. Anders als in der Kryptographie, wo der Austausch vertraulicher Daten für Dritte offensichtlich ist, werden die vertraulichen Daten in einem steganographischen System in andere, unauffällige Coverdaten (z.B. Bilder) eingebettet und so an den Empfänger übertragen.

Ziel eines steganographischen Algorithmus ist es, die Coverdaten nur geringfügig zu ändern, um deren statistische Merkmale zu erhalten, und möglichst in unauffälligen Teilen des Covers einzubetten. Um dieses Ziel zu erreichen, werden verschiedene Ansätze der so genannten minimum-embedding-impact Steganographie basierend auf Syndromkodierung vorgestellt. Es wird dabei zwischen Ansätzen basierend auf stochastischen und auf deterministischen Matrizen unterschieden. Anschließend werden die Algorithmen bewertet, um Vorteile der Anwendung von Syndromkodierung herauszustellen.

Identiferoai:union.ndltd.org:DRESDEN/oai:qucosa.de:bsz:14-qucosa-84141
Date21 February 2012
CreatorsWinkler, Antje
ContributorsTechnische Universität Dresden, Fakultät Informatik, Prof. Dr. rer. nat. Andreas Pfitzmann, Prof. Dr. rer. nat. Hermann Härtig, Prof. Dr. rer. nat. Hermann Härtig, Prof. Dr. Ing. Jana Dittmann
PublisherSaechsische Landesbibliothek- Staats- und Universitaetsbibliothek Dresden
Source SetsHochschulschriftenserver (HSSS) der SLUB Dresden
LanguageEnglish
Detected LanguageGerman
Typedoc-type:doctoralThesis
Formatapplication/pdf

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