Generative Steganography: New Image Steganography Method Based on Cover Generation

Abstract

Abstract

The successfulness of any Steganography system is determined by its degree of being undetectable, this is achieved through minimizing the distortion occurs on the cover medium. A novel approach has been named "Generative Steganography" proposes a different perspective illustrated in this thesis for image steganography. the method does not modify the values of pixels to write the secret message as normal, instead the message is written first on an empty space "no image", then multiple images moved around this space until their pixels match the written letter values. This spacial movement composes a “collage” of images at the end with zero distortion. Because the pixels are kept intact the system is theoretically immune to the known steganalysis techniques. The experiments showed we need about (1000 - 7,920 pixels) to achieve (12% - 100%) text satisfaction ratio, this considered an affordable sizes of datasets to work successfully.

المستخلص

يُحدد مدى نجاح أي نظام "إخفاء للمعلومات" بمدى عدم إمكانية رصده، يتم تحقيق ذلك عادة في أنظمة الإخفاء بتقليل التشوه الذي يحدث في "الغطاء" المستخدم إلى أقل ما يمكن. تقدم هذه الدراسة طريقة جديدة للإخفاء تستخدم للإخفاء في الصور الرقمية. في هذه الطريقة لا يتم تعديل بكسلات الصورة كالمعتاد لكتابة النص السري، بدلاً عن ذلك تتم كتابة النص أولا في فراغ "بدون صورة"، ثم نستخدم عدد من الصور بتحريكها لتتطابق بكسلات الصور مع حروف النص المكتوب. ينتج عن هذا التحريك لعدد من الصور كولاّج في النهاية "Collage" لا يحتوي على أي تشوهات. لأن الصور المستخدمة تحافظ على جودتها كما هي فإن هذه الطريقة تعتبر نظرياً مقاومة بشكل كبير للاكتشاف. تم تطبيق النظام واختباره احصائياً لتحديد حجم قاعدة بيانات الصور الكافية لكتابة أي نص بسعة " 25 حرف"، من أهم النتائج أن النظام يحتاج من (1000 إلى 7,920 بكسل) لتحقيق نسبة استيفاء للنص تتراوح بين (12% - 100%). دلت هذه النتائج على أن النظام يحتاج إلى قواعد بيانات معتدلة الحجم ليعمل بنجاح.