Desarrollo de un algoritmo esteganográfico utilizando números aleatorios

Autores/as

DOI:

https://doi.org/10.37135/ns.01.11.08

Palabras clave:

Algoritmo esteganográfico, canny edge, Least Significant Bit, Números aleatorios, tratamiento de imágenes

Resumen

El objetivo de la presente investigación es desarrollar un algoritmo esteganográfico basándose en la técnica LSB (Least Significant Bit), el filtro Canny Edge para la detección de bordes y la generación de números aleatorios para mejorar la seguridad de la información; para lo cual se compararon los indicadores de calidad de imagen Peak Signal to Noise Ratio (PSNR) y Mean Square Error (MSE) y se aplicaron las pruebas esteganográficas: RS-Attack, Visual Attack , Byte Attack, pruebas benckmark para comprobar la hipótesis y obtener las conclusiones. Para desarrollar la aplicación se utilizó: Java (lenguaje de programación), Netbeans (IDE), Beyond Compare (comparar hexadecimales), Guiffy ImageDiff (comparar diferencias entre pixeles de las imágenes), StegSecret (realizar estegoanálisis) y Digital Invisible Ink Toolkit (para el cálculo métricas de calidad de imagen). Para tal fin se desarrolló dos prototipos (Prototipo I: LSB y Canny Edge; Prototipo II: LSB, Canny Edge y números aleatorios) y se comparó los resultados obtenidos, dando como resultado que se genera menos ruido al implementar el uso de número aleatorios en el proceso esteganográfico.

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Citas

Ayudaley. (2021). Ayudaley. Obtenido de https://ayudaleyprotecciondatos.es/2021/03/17/esteganografia/#Como_funciona_la_esteganografia_digital

Aziz, M., Najaran, M., & Afsar, M. (2015). A cycling chaos-based cryptic-free algorithm for image steganography.

Barnali, B., & Samir, B. (2015). An image steganography method on edge detection using multiple LSB modification technique. Journal of Basic and Applied Research International (págs. 75-80). Calcutta, India: International Knowledge Press. Obtenido de https://www.researchgate.net/publication/328611029_AN_IMAGE_STEGANOGRAPHY_METHOD_ON_EDGE_DETECTION_USING_MULTIPLE_LSB_MODIFICATION_TECHNIQUE/stats

Gaurav, K., & Ghanekar, U. (2018). Image steganography based on Canny edge detection, dilation operator and hybrid coding. Journal of Information Security and Applications (págs. 41-51). Kurukshetra, India: ScienceDirect. doi:https://doi.org/10.1016/j.jisa.2018.05.001

Hempstalk, K. (2022). Sorceforge. Obtenido de http://diit.sourceforge.net/

Isaza, G., Espinosa, C., & Ocampo, S. (2006). Análisis de técnicas esécnicas esécnicas esécnicas esécnicas estttttegegegegeganoganoganoganoganogrrrrráfáfáfáfáficas y esicas y esicas y esicas y esicas y estttttegoanálisis en canalesegoanálisis en canalesegoanálisis en canalesegoanálisis en canalesegoa. Vector, 29-38.

Jumanto, I., & Setiadi, M. (2018). An Enhanced LSB-Image Steganography Using the Hybrid Canny-Sobel Edge Detection. Cybernetics and Information Technologies (págs. 74-88). Sofía, Bulgaria: Institute of Information and Communication Technologies of Bulgarian Academy of Sciences. doi:https://doi.org/10.2478/cait-2018-0029

Kamaldeep, J., Rajkumar, Y., & Sachin, A. (2016). PSNR and MSE based investigation of LSB. 2016 International Conference on Computational Techniques in Information and Communication Technologies (ICCTICT) (págs. 505-509). India: IEEE. doi:10.1109/ICCTICT.2016.7514593

Kaspersky. (2021). Kaspersky. Obtenido de https://www.kaspersky.es/blog/digital-steganography/18791/

Kohei, O., Yasuaki, I., & Koji, N. (2010). Efficient Canny Edge Detection using a GPU. First International Conference on Networking and Computing (págs. 279-280). Hiroshima: Hiroshima University. doi:10.1109/IC-NC.2010.13

Kusuma, E., Indriani, O., Sari, C., Rachmawanto, E., & Setiadi, D. (2017). An imperceptible LSB image hiding on edge region using DES encryption. International Conference on Innovative and Creative Information Technology (ICITech) (págs. 1-6). Salatiga, Indonesia: IEEE. doi:10.1109/INNOCIT.2017.8319132

López, M. (2021). UnoCero. Obtenido de https://www.unocero.com/noticias/esteganografia-para-cifrar-mensajes-en-imagenes/

Méndez, P., Villa, H., & Cisneros, S. (2017). Nuevo algoritmo para la detección de bordes en imágenes para esteganografía. Maskana, 17-29. Obtenido de https://publicaciones.ucuenca.edu.ec/ojs/index.php/maskana/article/view/1449

Mouse, J. (2011). Obtenido de https://www.jc-mouse.net/ingenieria-de-sistemas/esteganografia-lsb-en-java-proyecto-completo

Muñoz, A. (2007). Obtenido de http://stegsecret.sourceforge.net/indexS.html

Netbeans. (2022). Obtenido de https://netbeans.apache.org/

OpenCV. (2021). Open Source Computer Vision. Obtenido de https://docs.opencv.org/3.4/da/d22/tutorial_py_canny.html

Pérez, D. (2019). Generación de números aleatorios. En D. Pérez Palau, Modelado y simulación numérica (págs. 150-190). Rioja: UNIR.

Rosas, M. (2006). Método para la reducción de ruido en imágenes utilizando la Transformada Wavelet Compleja con un algoritmo de Umbral Óptimo. Puebla, México: Bibliotecas UDLAP. Obtenido de http://catarina.udlap.mx/u_dl_a/tales/documentos/meie/rosas_o_mc/

Saini, J. K., & Harsh, K. V. (2013). A hybrid approach for image security by combining encryption and steganography. En IEEE (Ed.), 2013 IEEE Second International Conference on Image Information Processing (ICIIP-2013) (págs. 607-611). Shimla, India: IEEE. doi:10.1109/ICIIP.2013.6707665

Scooter Software. (2022). Obtenido de https://www.scootersoftware.com/

Software Guiffy. (2022). Obtenido de https://www.guiffy.com/Image-Diff-Tool.html

Suárez, P., & Villavicencio, M. (2017). Canny Edge Detection in Cross-Spectral Fused Images. Enfoque UTE, 8, 16-30. doi:10.29019/enfoqueute.v8n1.127

TIOBE. (2022). Obtenido de https://www.tiobe.com/tiobe-index/

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Publicado

2023-01-16

Cómo citar

Villa, H., Méndez, P., Zabala, V., & Villa, V. (2023). Desarrollo de un algoritmo esteganográfico utilizando números aleatorios. Novasinergia, ISSN 2631-2654, 6(1), 120–135. https://doi.org/10.37135/ns.01.11.08

Número

Sección

Artículos de Investigación y Artículos de Revisión