Aplicación del filtro de Canny en la esteganografía digital

Autores
Rodríguez Medina, Gustavo; Navas, G. Sergio; Eterovic, Jorge
Año de publicación
2014
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión publicada
Descripción
Los métodos de sustitución, variantes de LSB, utilizados en esteganografía sobre imágenes bitmap, incrementan su efectividad en la medida que el portador es más ruidoso, esto es, imágenes con fuertes variaciones de color entre píxeles adyacentes disminuyen el umbral de perceptibilidad visual humana para captar alteraciones. La información sensible puede así ocultarse con notable mayor eficacia y eficiencia (en términos de perceptibilidad y cantidad). Precisamente a tales efectos, en un trabajo sobre esteganografía, anterior a éste, los portadores testigo necesarios y utilizados fueron clasificados en cuatro grupos, según su nivel de ruido, obteniéndose lo que se llamó Categoría de Imagen [1]. Sin embargo cuantificar con razonable certeza tal propiedad en una imagen, por métodos de análisis, resulta ser una tarea costosa, requiriéndose herramientas de apoyo, emulaciones esteganográficas, mediciones de perceptibilidad, experiencia previa, etc. En el marco del actual trabajo I+D sobre esteganografía, se pudo categorizar análogamente una imagen cualesquiera, pero sin intervención humana. Se expone aquí cómo se sistematizó dicho proceso, detectando intervalos de nivel de ruido que fueron asignados a la Categoría de Imagen, ello fue realizado mediante la utilización de filtros de Canny y posterior ponderación de la imagen obtenida. Tal propuesta trae aparejada una notable ventaja a la hora de implementar sistemas de esteganografía por sustitución.
Eje: Seguridad Informática
Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI)
Materia
Ciencias Informáticas
esteganografía
Security and protection (e.g., firewalls)
Image processing software
perceptibilidad visual
filtro de Canny
sustitución
LSB
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
Repositorio
SEDICI (UNLP)
Institución
Universidad Nacional de La Plata
OAI Identificador
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