En StegoLab puedes encontrar artículos e implementaciones de diferentes técnicas usadas en esteganografía, estegoanálisis y watermarking.
Esteganografía
Conceptos básicos:
- Esteganografía LSB en imágenes y audio: Artículo introductorio a la esteganografía LSB. Incluye ejemplos en Python para la incrustación de mensajes en imágenes de mapa de bits, imágenes JPEG y archivos de audio WAV.
Códigos:
-
Códigos de Hamming binarios: Descripción e implementación en Python de la incrustación de información mediante técnicas de matrix embedding usando códigos de Hamming binarios.
-
Códigos de Hamming ternarios: Descripción e implementación en Python de la incrustación de información mediante técnicas de matrix embedding usando códigos de Hamming ternarios. Los códigos ternarios permiten una capacidad superior a la de los códigos binarios para el mismo nivel de distorsión del medio.
-
Wet Paper Codes: Implementación en Python de la técnica de incrustación presentada en el artículo “Writing on Wet Paper” de Jessica Fridrich, Miroslav Goljan y David Soukal
-
Syndrome Trellis Codes: Implementación en Python de la técnica de incrustación presentada en el artículo “Minimizing embedding impact in steganography using trellis-coded quantization” de Tomáš Filler, Jan Judas y Jessica Fridrich.
Funciones de coste:
-
J-UNIWARD: Implementación en Python del método de esteganografía para ocultar información en imágenes JPEG propuesta en el artículo “Universal Distortion Function for Steganography in an Arbitrary Domain” de Vojtěch Holub, Jessica Fridrich y Tomáš Denemark.
-
HILL: Implementación en Python del método de esteganografía para ocultar información en imágenes de tipo mapa de bits propuesto en el artículo “A New Cost Function for Spatial Image Steganography” de Bin Li, Ming Wang, Jiwu Huang y Xiaolong Li.
Estegoanálisis
-
Ataque ATS: Implementación en Python del ataque ATS, una técnica de estegoanálisis no supervisado presentado en el artículo Unsupervised steganalysis based on artificial training sets [arXiv] de Daniel Lerch-Hostalot y David Megías.
-
Ataque de Calibración: Implementación en Python del ataque a F5 (Esteganografía JPEG) propuesto en el artículo Steganalysis of JPEG Images: Breaking the F5 Algorithm de Jessica Fridrich, Miroslav Goljan y Dorin Hogea.
-
pyEC: Interfaz Python a la versión implementada en Matlab de Ensemble Classifiers para estegoanálisis, presentada en el artículo “Ensemble Classifiers for Steganalysis of Digital Media” de Jan Kodovský, Jessica Fridrich y Vojtěch Holub.
Watermarking
-
Ejemplos de Watermarking: Implementación libre de algunos esquemas de watermarking propuestos en el libro Digital Watermarking and Steganography de I. J. Cox, M. L. Miller, J. A. Bloom, J. Fridrich y T. Kalker.
-
System 1: E_BLIND/L_LC
Incrustación a ciegas (E_BLIND) y detección mediante Correlación Lineal (D_LC). E_BLIND simplemente añade un patron a la imagen. -
System 2: E_FIXED_LC/L_LC
Incrustación por Correlación Lineal fija (E_FIXED_LC) y detección mediante Correlación Lineal (D_LC). E_FIXED_LC ajusta la fuerza de la marca para asegurar que la imagen marcada tiene una correlación lineal específica (incrustación informada). -
System 3: E_BLK_BLIND/D_BLK_CC
Incrustación a ciegas basda en bloques (E_BLK_BLIND) y detección mediante Coeficiente de Correlación (D_BLK_CC). E_BLK_BLIND añade un patron en la media de los bloques. -
System 4: E_SIMPLE_8/D_SIMPLE_8
Incrustación a ciegas de 8 bits (E_SIMPLE_8) y detector de 8 bits (D_SIMPLE_8). E_SIMPLE_8 es una modificación de E_BLIND para incrustar 8 bits. -
System 5: E_TRELLIS_8/D_TRELLIS_8
Incrustación usando códigos de Trellis (E_TRELLIS_8) y detección mediante el algoritmo de Viterbi (D_TRELLIS_8). E_TRELLIS_8 incrusta 8 bits usando códigos de Trellis.
-