Tạp chí Khoa học và Công nghệ trong lĩnh vực An toàn thông tin

(Journal of Science and Technology on Information security) ISSN 2615-9570

Bài viết

A secure image steganography based on Hamming codes and image block complexity estimation using a zig-zag order

  • Nguyễn Đức Tuấn · School of Interdisciplinary Sciences and Arts, Vietnam National University, Hanoi (VN)
DOI: 10.54654/isj.v2i25.1123
Từ khóaCác mã HammingNhúng tin vào ảnh sốƯớc lượng độ phức tạp của khốiTrật tự dích dắcPhân tích lớp bitAn ninhMã gray phản xạ

Tóm tắt

 Giấu tin sử dụng ảnh số đang nhận được nhiều sự quan tâm trong những năm gần đây. Các nhà nghiên cứu đã tập trung vào việc nâng cao dung lượng tin có thể giấu được trong khi vẫn giữ được chất lượng hình ảnh của ảnh ẩn. Trong bài báo này, một lược đồ giấu tin dựa trên mã Hamming được giới thiệu. Để nâng cao chất lượng cảm quan của ảnh mang tin, độ phức tạp của khối điểm ảnh, được xác định dựa trên các cặp điểm ảnh liền kề theo trật tự dích dắc được sử dụng để lựa chọn các khối điểm ảnh sử dụng để giấu tin. Để giảm thiểu hơn nữa suy biến xảy ra với ảnh mang tin, các bit tin mật được nhúng bởi phương thức đề xuất dựa trên các mã Hamming. Hơn nữa, dung lượng tin giấu được tăng lên nhờ kỹ thuật sử dụng nhiều hơn một lớp bit của điểm ảnh để nhúng tin. Mã gray phản xạ Canonical Gray Code (CGC) cũng được sử dụng để phân tách các lớp bit của điểm ảnh nhằm nâng cao độ chính xác trong việc xác định độ phức tạp của khối điểm ảnh khi nhúng tin. Các kết quả thực nghiệm cho thấy lược đồ đề xuất mang lại dung lượng tin giấu được cao hơn, chất lượng cảm quan của ảnh mang tin được cải thiện và bền vững hơn trước các dạng tấn công phát hiện.

Lượt tải theo tháng

0122410/2511/2512/2501/2602/2603/2604/2605/26

Di chuột vào cột để xem số lượt tải.

Cách trích dẫn

Nguyễn Đức Tuấn (2025). A secure image steganography based on Hamming codes and image block complexity estimation using a zig-zag order. Tạp chí Khoa học và Công nghệ trong lĩnh vực An toàn thông tin, 2(25), 21-42. https://doi.org/10.54654/isj.v2i25.1123

Tài liệu tham khảo

  1. 1.V. T. Son and T. M. Duc, “A robust watermarking method based on rdwt-dct-svd in the ycbcr color space,” Journal of Science and Technology on Information security, pp. 5–14, Dec. 2024. DOI: http://dx.doi.org/10.54654/isj.v3i23.1054
  2. 2.D. Gr¯ıbermans, A. Jersovs, and P. Rusakovs, ˇ “Development of requirements specification for steganographic systems,” Applied Computer Systems, vol. 20, no. 1, pp. 40–48, Dec. 2016. DOI: http://dx.doi.org/10.1515/acss-2016-0014
  3. 3.S. Kumar, A. Singh, and M. Kumar, “Information hiding with adaptive steganography based on novel fuzzy edge identification,” Defence Technology, vol. 15, no. 2, pp. 162–169, Apr. 2019. DOI: http://dx.doi.org/10.1016/j.dt.2018.08.003
  4. 4.B. Ray, S. Mukhopadhyay, S. Hossain, S. K. Ghosal, and R. Sarkar, “Image steganography using deep learning based edge detection,” Multimedia Tools and Applications, vol. 80, no. 24, pp. 33 475–33 503, Aug. 2021. DOI: http://dx.doi.org/10.1007/s11042-021-11177-4
  5. 5.K. Gaurav and U. Ghanekar, “Image steganography based on canny edge detection, dilation operator and hybrid coding,” Journal of Information Security and Applications, vol. 41, pp. 41–51, Aug. 2018. DOI: http://dx.doi.org/10.1016/j.jisa.2018.05.001.
  6. 6.S.-Y. Shen and L.-H. Huang, “A data hiding scheme using pixel value differencing and improving exploiting modification directions,” Computers & Security, vol. 48, pp. 131–141, Feb. 2015. DOI: http://dx.doi.org/10.1016/j.cose.2014.07.008
  7. 7.H. Al-Dmour and A. Al-Ani, “A steganography embedding method based on edge identification and xor coding,” Expert Systems with Applications, vol. 46, pp. 293–306, Mar. 2016. DOI: http://dx.doi.org/10.1016/j.eswa.2015.10.024
  8. 8.W.-J. Chen, C.-C. Chang, and T. H. N. Le, “High payload steganography mechanism using hybrid edge detector,” Expert Systems with Applications, vol. 37, no. 4, pp. 3292–3301, Apr. 2010. DOI: http://dx.doi.org/10.1016/j.eswa.2009.09.050
  9. 9.S. Islam, M. R. Modi, and P. Gupta, “Edgebased image steganography,” EURASIP Journal on Information Security, vol. 2014, no. 1, Apr. 2014. DOI: http://dx.doi.org/10.1186/1687-417x-2014-8
  10. 10.D. R. I. M. Setiadi, “Improved payload capacity in lsb image steganography uses dilated hybrid edge detection,” Journal of King Saud University - Computer and Information Sciences, vol. 34, no. 2, pp. 104–114, Feb. 2022. DOI: http://dx.doi.org/10.1016/j.jksuci.2019.12.007
  11. 11.C. Kim and C.-N. Yang, “Data hiding based on overlapped pixels using hamming code,” Multimedia Tools and Applications, vol. 75, no. 23, pp. 15 651–15 663, Nov. 2014. DOI: http://dx.doi.org/10.1007/s11042-014-2355-x
  12. 12.B. Jana, D. Giri, and S. Kumar Mondal, “Dual image based reversible data hiding scheme using (7,4) hamming code,” Multimedia Tools and Applications, vol. 77, no. 1, pp. 763–785, Jan. 2017. DOI: http://dx.doi.org/10.1007/s11042-016-4230-4
  13. 13.C. Kim, D. Shin, C.-N. Yang, and Y.-S. Chou, “Improving capacity of Hamming (n,k) + 1 stego-code by using optimized Hamming + k,” Digital Signal Processing, vol. 78, pp. 284–293, Jul. 2018. DOI: http://dx.doi.org/10.1016/j.dsp.2018.03.016
  14. 14.C.-F. Lee, C.-C. Chang, X. Xie, K. Mao, and R.-H. Shi, “An adaptive high-fidelity steganographic scheme using edge detection and hybrid hamming codes,” Displays, vol. 53, pp. 30–39, Jul. 2018. DOI: http://dx.doi.org/10.1016/j.displa.2018.06.001
  15. 15.W. Luo, F. Huang, and J. Huang, “Edge adaptive image steganography based on lsb matching revisited,” IEEE Transactions on Information Forensics and Security, vol. 5, no. 2, pp. 201–214, Jun. 2010. DOI: http://dx.doi.org/10.1109/tifs.2010.2041812
  16. 16.E. Kawaguchi and R. O. Eason, “Principles and applications of bpcs steganography,” in Multimedia systems and applications, vol. 3528. SPIE, 1999, pp. 464–473.
  17. 17.S. Sun, “A new information hiding method based on improved bpcs steganography,” Advances in Multimedia, vol. 2015, pp. 1–7, 2015. DOI: http://dx.doi.org/10.1155/2015/698492
  18. 18.F. Andrieux and C. Deltel, “Jpeg steganography using bpcs,” in Proceedings of the 20th Annual SIG Conference on Information Technology Education, ser. SIGITE ’19. ACM, Sep. 2019, pp. 163–163. DOI: http://dx.doi.org/10.1145/3349266.3351383
  19. 19.V. Sabeti, S. Samavi, and S. Shirani, “An adaptive lsb matching steganography based on octonary complexity measure,” Multimedia Tools and Applications, vol. 64, no. 3, pp. 777–793, Jan. 2012. DOI: http://dx.doi.org/10.1007/s11042-011-0975-y
  20. 20.C. Munuera, “Hamming codes for wet paper steganography,” Designs, Codes and Cryptography, vol. 76, no. 1, pp. 101–111, 2014. DOI: http://dx.doi.org/10.1007/s10623-014-9998-5
  21. 21.Y. Kim, Z. Duric, and D. Richards, Modified Matrix Encoding Technique for Minimal Distortion Steganography. Springer Berlin Heidelberg, 2007, pp. 314–327. DOI: http://dx.doi.org/10.1007/978-3-540-74124-4_21
  22. 22.F. Huang, J. Huang, and Y.-Q. Shi, “New channel selection rule for jpeg steganography,” IEEE Transactions on Information Forensics and Security, vol. 7, no. 4, pp. 1181–1191, Aug. 2012. DOI: http://dx.doi.org/10.1109/tifs.2012.2198213
  23. 23.Y. Zhong, F. Huang, and D. Zhang, New Channel Selection Criterion for Spatial Domain Steganography. Springer Berlin Heidelberg, 2013, pp. 1–7. DOI: http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-40099-5_1
  24. 24.S. Mozaffari, “Parallel image encryption with bitplane decomposition and genetic algorithm,” Multimedia Tools and Applications, vol. 77, no. 19, pp. 25 799–25 819, Apr. 2018. DOI: http://dx.doi.org/10.1007/s11042-018-5817-8
  25. 25.T. D. Nguyen and H. D. Le, “A reversible data hiding scheme based on (5, 3) hamming code using extra information on overlapped pixel blocks of grayscale images,” Multimedia Tools and Applications, vol. 80, no. 9, pp. 13 099–13 120, Jan. 2021. DOI: http://dx.doi.org/10.1007/s11042-020-10347-0
  26. 26.A. Saeed, Fawad, M. J. Khan, H. Shahid, S. I. Naqvi, M. A. Riaz, M. S. Khan, and Y. Amin, “An accurate texture complexity estimation for qualityenhanced and secure image steganography,” IEEE Access, vol. 8, pp. 21 613–21 630, 2020. DOI:
  27. 27.http://dx.doi.org/10.1109/access.2020.2968217
  28. 28.D. Laishram and T. Tuithung, “A novel minimal distortion-based edge adaptive image steganography scheme using local complexity: (beass),” Multimedia Tools and Applications, vol. 80, no. 1, pp. 831–854, Sep. 2020. DOI: http://dx.doi.org/10.1007/s11042-020-09519-9
  29. 29.Z. Wang, A. Bovik, H. Sheikh, and E. Simoncelli, “Image quality assessment: from error visibility to
  30. 30.structural similarity,” IEEE Transactions on Image Processing, vol. 13, no. 4, pp. 600–612, Apr. 2004. DOI: http://dx.doi.org/10.1109/tip.2003.819861
  31. 31.J. J. Ranjani and F. Zaid, “Pseudo magic cubes: A multidimensional data hiding scheme exploiting modification directions for large payloads,” Computers & Electrical Engineering, vol. 89, p. 106928, Jan. 2021. DOI: http://dx.doi.org/10.1016/j.compeleceng.2020.106928.
  32. 32.C. Kim, D. Shin, B.-G. Kim, and C.-N. Yang, “Secure medical images based on data hiding using a hybrid scheme with the hamming code, lsb, and opap,” Journal of Real-Time Image Processing, vol. 14, no. 1, pp. 115–126, Feb. 2017. DOI: http://dx.doi.org/10.1007/s11554-017-0674-7
  33. 33.A. Munoz, ˜ “Stegsecret. a simple steganalysis tool.” , (2007), accessed: 22/9/2025, http:// stegsecret.sourceforge.net/.
  34. 34.J. Kodovsky, J. Fridrich, and V. Holub, “Ensemble classifiers for steganalysis of digital media,” IEEE Transactions on Information Forensics and Security, vol. 7, no. 2, pp. 432–444, Apr. 2012. DOI: http://dx.doi.org/10.1109/tifs.2011.2175919
  35. 35.Q. Li, G. Feng, H. Wu, and X. Zhang, Ensemble Steganalysis Based on Deep Residual Network. Springer International Publishing, 2020, pp. 84–95. DOI: http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-43575-2_7
  36. 36.T. Pevny, P. Bas, and J. Fridrich, “Steganalysis by subtractive pixel adjacency matrix,” IEEE Transactions on Information Forensics and Security, vol. 5, no. 2, pp. 215–224, Jun. 2010. DOI: http://dx.doi.org/10.1109/tifs.2010.2045842
  37. 37.G. Xu, H.-Z. Wu, and Y.-Q. Shi, “Structural design of convolutional neural networks for steganalysis,” IEEE Signal Processing Letters, vol. 23, no. 5, pp. 708–712, May 2016. DOI: http://dx.doi.org/10.1109/LSP.2016.2548421
  38. 38.S. Brijesh, “XuNet: Structural design of convolutional neural networks for steganalysis,” (2016), Accessed: 2025-08-26, https://github.com/brijeshiitg/XuNet-Structural-Design-of-ConvolutionalNeural-Networksfor-Steganalysis/.

Bài viết liên quan