Método de esteganografía a través de la dimensión fractal y el algoritmo de LSB; una nueva perspectiva en imágenes RGB

Steganography Method through Fractal Dimension and LSB Algorithm; a New Perspective on RGB Images.

  • Héctor Caballero Hernández
  • Vianney Muñoz Jiménez
  • Marco A. Ramos .
  • Marcelo Romero Huertas
Palabras clave: Esteganografía, LSB, fractales, dimensión fractal, Steganography, fractals, fractal dimension

Resumen

Los métodos de esteganografía actualmente recurren a la combinación de técnicas de ocultamiento de información con el propósito de incrementar la cantidad de datos embebidos en los estego-objetos, así como de reducir la probabilidad de que sean descubiertos los datos por medio de técnicas de estego-análisis, o en su defecto implementar sistemas de criptografía para evitar que se conozca los contenidos de los datos ocultos. En este trabajo se presenta una nueva forma de la aplicación de la teoría fractal a través del cálculo de la dimensión de los fractales, que en combinación con el método LSB aplicado a imágenes RGB permite ofrecer un nivel elevado de seguridad, para garantizar la privacidad de los datos ocultos. En los experimentos ejecutados se observa que la codificación no genera errores en la recuperación de los datos, no presenta deformaciones visuales y satisfacen las métricas de calidad PSNR, MSE, SNR y SIMM.

Steganography methods currently resort the combination of information hiding techniques with the purpose of increasing the amount of data embedded in the stego-objects, as well reducing the probability that the data will be discovered employing steganalysis or failing implement cryptography systems avoid knowing the data contents. In this work, we present a new form of the application of fractal theory through the calculation of the dimension of the fractals that, in combination with the LSB method applied to RGB images, allows offer a high level of security, guaranteeing the privacy of the fractals hidden data. In the executed experiments it is observed that the coding does not generate errors in the recovery of the data, does not present visual deformations and satisfies the quality metrics PSNR, MSE, SNR and SIMM.

Publicado
2019-05-31