Orientador: Siome Klein Goldenstein / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-06T04:51:36Z (GMT). No. of bitstreams: 1
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Previous issue date: 2006 / Resumo: Neste trabalho, nós descrevemos uma nova metodologia para detectar a presença de conteúdo digital escondido nos bits menos significativos (LSBs) de imagens. Nós introduzimos a técnica de Randomização Progressiva (PR), que captura os artefatos estatísticos inseridos durante um processo de mascaramento com aleatoriedade espacial. Nossa metodologia consiste na progressiva aplicação de transformações de mascaramento nos LSBs de uma imagem. Ao receber uma imagem I como entrada, o método cria n imagens, que apenas se diferenciam da imagem original no canal LSB. Cada estágio da Randomização Progressiva representa possíveis processos de mascaramento com mensagens de tamanhos diferentes e crescente entropia no canal LSB. Analisando esses estágios, nosso arcabouço de detecção faz a inferência sobre a presença ou não de uma mensagem escondida na imagem I. Nós validamos nossa metodologia em um banco de dados com 20.000 imagens reais. Nosso método utiliza apenas descritores estatísticos dos LSBs e já apresenta melhor qualidade de classificação que os métodos comparáveis descritos na literatura / Abstract: In this work, we describe a new methodology to detect the presence of hidden digital content in the Least Significant Bits (LSBs) of images. We introduce the Progressive Randomization technique that captures statistical artifacts inserted during the hiding process. Our technique is a progressive application of LSB modifying transformations that receives an image as input, and produces n images that only differ in the LSB from the initial image. Each step of the progressive randomization approach represents a possible content-hiding scenario with increasing size, and increasing LSB entropy. Analyzing these steps, our detection framework infers whether or not the input image I contains a hidden message. We validate our method with 20,000 real, non-synthetic images. Our method only uses statistical descriptors of LSB occurrences and already performs better than comparable techniques in the literature / Mestrado / Visão Computacional / Mestre em Ciência da Computação
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.unicamp.br:REPOSIP/276299 |
| Date | 17 February 2006 |
| Creators | Rocha, Anderson de Rezende, 1980- |
| Contributors | UNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS, Goldenstein, Siome Klein, 1972-, Silva, Eduardo Antonio Barros da, Dahab, Ricardo |
| Publisher | [s.n.], Universidade Estadual de Campinas. Instituto de Computação |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | 73p. : il., application/octet-stream |
| Source | reponame:Repositório Institucional da Unicamp, instname:Universidade Estadual de Campinas, instacron:UNICAMP |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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