BÁO CÁO MÔN HỌC KỸ THUẬT GIẤU TIN Đề tài: A Hybrid Steganography System based on LSB Matching and Replacement

HỌC VIỆN KỸ THUẬT MẬT MÃ KHOA AN TỒN THƠNG TIN BÁO CÁO MÔN HỌC KỸ THUẬT GIẤU TIN Đề tài: A Hybrid Steganography System based on LSB Matching and Replacement Sinh viên thực hiện: NGUYỄN TRỌNG TUẤN AT150559 QUẢN ĐỨC THẮNG AT150552 LÊ MINH HÀ AT150515 NGUYỄN THỊ THANH HOA AT150519 NGUYỄN HỮU NGHĨA AT140530 Nhóm Hà Nội, 2-2022 MỤC LỤC LỜI MỞ ĐẦU Cuộc cách mạng thông tin kỹ thuật số đem lại thay đổi sâu sắc xã hội sống Sự đời phần mềm có tính mạnh, thiết bị máy ảnh kỹ thuật số, máy quét chất lượng cao, máy in, máy ghi âm kỹ thuật số, v.v… với tới giới tiêu dùng rộng lớn để sáng tạo, xử lý thưởng thức liệu đa phương tiện (multimedia data) Mạng Internet toàn cầu biến thành xã hội ảo nơi diễn trình trao đổi thơng tin lĩnh vực trị, qn sự, quốc phịng, kinh tế, thương mại… Và mơi trường mở tiện nghi xuất vấn nạn, tiêu cực nạn ăn cắp quyền, nạn xuyên tạc thông tin, truy nhập thông tin trái phép v.v… Đi tìm giải pháp cho vấn đề không giúp ta hiểu thêm công nghệ phức tạp phát triển nhanh mà đưa hội kinh tế cần khám phá Ở ta tìm hiểu kỹ thuật nghiên cứu ứng dụng mạnh mẽ nhiều nước giới kỹ thuật giấu tin Đây kỹ thuật phức tạp, xem cơng nghệ chìa khố cho vấn đề bảo vệ quyền, chứng thực thông tin điều khiển truy cập… ứng dụng an tồn bảo mật thơng tin Trong báo cáo tìm hiểu kỹ thuật giấu tin ảnh dựa LSB – đối sánh thay Nội dung trình bày chương: Chương 1: Tổng quan mã hóa dựa LSB Chương 2: Thuật tốn mã hóa dựa LSB CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN MÃ HÓA DỰA TRÊN LSB 1.1 Giới thiệu Ngày việc truyền liệu kênh truyền thông kỹ thuật số thông qua internet đối mặt với hàng loạt vụ kiện bảo mật Do đó, kỹ thuật kỹ thuật số mạnh mẽ cần thiết để bảo vệ liệu trình truyền liệu internet Một giải pháp quan tâm lớn sử dụng để bảo vệ liệu steganography Steganography nghệ thuật giao tiếp vơ hình cách ẩn thơng điệp bí mật phương tiện kỹ thuật số hình ảnh, văn bản, âm thanh, video lưu lượng mạng, không rõ ràng Phương pháp LSB (LSB-M) gọi phương pháp nhúng ± Trong lược đồ này, giá trị pixel ảnh bìa tăng giảm ngẫu nhiên bit bí mật khơng LSB pixel ảnh bìa LSB-M thay đổi biểu đồ hình ảnh mối tương quan pixel liền kề điều giúp phương pháp phân tích mật mã cơng phương pháp Bởi hình ảnh kỹ thuật số có nhiều liệu dư thừa, nên ngày có nhiều quan tâm đến việc sử dụng chúng làm phương tiện che cho mục đích mật mã 1.2 Phương thức mã hóa kĩ thuật LSB Thuật tốn ẩn ảnh phân loại theo miền nhúng thành hai lớp chính: miền khơng gian thuật toán dựa miền tần số Các thuật tốn dựa miền khơng gian che giấu thơng điệp bí mật theo cường độ pixel hình ảnh, trong thuật tốn dựa miền tần số, hình ảnh trước tiên chuyển thành miền tần số thơng điệp bí mật sau che giấu hệ số biến đổi Thay LSB phương pháp tiếng miền không gian Trong phương pháp này, liệu bí mật ghép vào ảnh bìa cách thay LSB pixel ảnh bìa bit liệu bí mật để có ảnh stego Đối với ảnh bìa, thay LSB cách tăng pixel chẵn lên không thay đổi, giảm pixel lẻ xuống không thay đổi Do hệ thống thị giác người (HVS) có độ nhạy yếu, nên nhận biết diện liệu bí mật nhúng Chất lượng hình ảnh stego trình bày thay LSB không chịu lượng lớn LSB sử dụng trình nhúng Trong vài trường hợp, hình ảnh stego đạt mức thấp 31,78 dB PSNR cách sử dụng thay LSB-4 Nhiều phương pháp mật mã đáng tin cậy đưa cho phương pháp thay LSB Một phương pháp gọi phức hợp dựa LSB-M (CBL) Phương pháp sử dụng LSB-M để tăng khả chống lại công CBL sử dụng phân tích vùng lân cận cục để xác định vị trí an tồn hình ảnh sau sử dụng LSB-M cho mục đích nhúng Phương pháp kết hợp sử dụng hai phương pháp thay LSB-M LSB cải tiến so với phương pháp CBL để tăng khả nhúng độ mạnh mẽ Cách tiếp cận đề xuất lưu trữ bit bit bí mật pixel Một bit lưu trữ bit thứ kỹ thuật LSBM; bit lại lưu trữ bit thứ cách sử dụng cơng nghệ thay LSB Do đó, dung lượng nhúng tối đa tăng lên gấp đôi (1,6) bit pixel (bpp) so với dung lượng nhúng tối đa CBL (0,8) Cách tiếp cận không tạo biến dạng mà người quan sát trái phép nghi ngờ mang lại chi phí tính tốn thấp q trình nhúng chiết xuất Hơn nữa, cung cấp khả chống lại hầu hết cơng xử lý hình ảnh mạnh mẽ 1.3 Ứng dụng kĩ thuật mã hóa LSB Tài liệu có giá trị đóng góp lĩnh vực LSB steganography Công việc pixel-value đề xuất phương pháp khác biệt (PVD) Ý tưởng đằng sau PVD sử dụng khác biệt hai pixel liên tiếp thang độ xám hình ảnh để ẩn liệu Trong phương pháp này, khác biệt giá trị pixel dùng để phân biệt vùng cạnh vùng nhẵn Do đó, dung lượng liệu nhúng khu vực cạnh cao so với khu vực nhẵn Gần đây, để phóng to hiệu nhúng phương pháp PVD, nhiều phương pháp đề xuất cách kết hợp phương pháp thay PVD LSB Với chút thay đổi so với gốc kỹ thuật PVD, kỹ thuật đối sánh bên dựa mối tương quan pixel với pixel lân cận phát triển Các phương pháp so khớp bên cạnh cách sử dụng mối tương quan pixel mục tiêu với 2, pixel lân cận Khơng giống với thay LSB LSB-M, LSB-MR sử dụng cặp pixel làm đơn vị ẩn thay pixel Phương pháp sử dụng thang độ xám hình ảnh Quá trình nhúng thực pixel cặp (gi, gi + 1) thời điểm để nhúng cặp bit bí mật (bi, bi + 1) Cặp pixel stego tương ứng (g0i, g0i+1) có cách giữ gi gi + không thay đổi cách tăng giảm chúng Phương pháp sử dụng hàm: y = f (gi, gi + 1) = LSB (bgi / 2c + gi + 1) để đánh giá giá trị pixel gi gi + cần thay đổi Tuy nhiên, trung bình tốc độ nhúng (bpp) cho LSB-M LSB-MR khoảng bpp thấp Thuật tốn mật mã thích ứng LSB-M gọi phức hợp dựa LSB-M (CBL) Họ sử dụng vùng lân cận pixel để xác định độ phức tạp để nhúng liệu vùng Họ sử dụng LSB-M để nhúng liệu Hạn chế thuật toán CBL giá trị thấp khả nhúng khơng thể nhúng nhiều bit pixel Nhược điểm khắc phục công việc đề xuất cách sử dụng kỹ thuật thay LSB-M LSB để tăng khả nhúng Một thuật toán ẩn liệu dựa nội suy, thay LSB dịch chuyển biểu đồ Trong nội suy công việc sử dụng để điều chỉnh khả nhúng với độ méo hình ảnh thấp, trình nhúng sau áp dụng cách sử dụng phương pháp thay LSB dịch chuyển biểu đồ Thay LSB cải thiện cách sử dụng chút kỹ thuật đảo ngược Trong công việc liệu bí mật ẩn sau nén vùng mịn hình ảnh, dẫn đến số lượng pixel ảnh bìa sửa đổi Một chút kỹ thuật sau áp dụng LSB định pixel sửa đổi chúng xảy mẫu cụ thể Một phương pháp ẩn liệu ngược sử dụng phép nội suy thay LSB đề xuất Phép nội suy lần sử dụng để chia tỷ lệ lên xuống ảnh bìa trước ẩn liệu bí mật để đạt dung lượng nhúng cao với độ méo ảnh thấp Sau đó, q trình nhúng thực phương pháp thay LSB CHƯƠNG 2: THUẬT TỐN MÃ HĨA DỰA TRÊN LSB 2.1 Phân tích thuật tốn 2.1.1 Giai đoạn nhúng Trong giai đoạn nhúng, thuật toán nhúng bit vào pixel có giá trị độ phức tạp giá trị ngưỡng Một bit nhúng LSB-M bit thứ bảy từ bên trái; bit khác nhúng cách sử dụng thay LSB bit quan trọng Giai đoạn nhúng minh họa sơ đồ đây: Hình - 1: Sơ đồ quy trình giai đoạn nhúng Bước 1: Khởi tạo Trong bước này, biến khởi tạo sau: Tạo PRNG seed CI ảnh bìa CCI ảnh bìa [M,N] kích thước ảnh bìa PRNG trình tạo số ngẫu nhiên giả, PRNG khởi tạo hạt giống, số phải chọn chia sẻ người gửi người nhận Bước 2: Hình thành hình ảnh thứ cấp Trong bước này, bit có trọng số thấp pixel CI bị loại bỏ bit sử dụng để tạo hình ảnh thứ cấp Hình ảnh sử dụng để tính tốn giá trị phức tạp pixel bước Sử dụng hình ảnh thứ cấp giúp máy thu để nhận giá trị độ phức tạp Quy trình tạo hình ảnh for each pixel CI(x; y) r random number [0; 1] CI(x; y) = bitshift(CI(x; y); −1) if CI(x; y) is odd then if r ≤ 0.5 then CI(x; y) CI(x; y) + else CI(x; y) CI(x; y) − end if end if end for hàm bithift chuyển bit pixel sang phải, loại bỏ bit quan trọng Ví dụ: giá trị pixel (215) 10 = (11010111)2, giá trị pixel sau trình dịch chuyển (1101011)2 = (107)10 Bước 3: Tính độ phức tạp pixel Độ phức tạp pixel tính cách cộng giá trị tuyệt đối khác biệt pixel với pixel lân cận sau: Giá trị độ phức tạp báo loại vùng mà pixel thuộc về; cạnh vùng nhẵn Nơi nhiều liệu nhúng vào vùng cạnh mà không tạo nghi ngờ Giá trị độ phức tạp cao cho biết pixel nằm vùng cạnh, giá trị thấp cho biết pixel nằm vùng mịn Bước 4: Tính tốn ngưỡng Giá trị độ phức tạp pixel so sánh với ngưỡng; giá trị lớn ngưỡng cho biết vùng cạnh vùng mịn không Để tính tốn giá trị ngưỡng, số lượng pixel nhúng (NP) phải tính cách sử dụng NP = SB = 2, SB đề cập đến tổng số bit bí mật nhúng Giá trị ngưỡng T chọn để đảm bảo NP pixel phức tạp Quy trình sau cho thấy T tính T0 127 n L: for each pixel Complexity(x; y) if t0 ≥ Complexity(x; y) then nn+1 end if end for if n < NP AND t0 then t0 = t0 − go to L else T = t0 end if t0 giá trị tạm thời ngưỡng, bắt đầu giá trị lớn pixel bit Bước 5: Nhúng Trong bước này, liệu bí mật nhúng kỹ thuật thay LSB-M LSB Hai bit nhúng vào pixel chọn; bit nhúng LSB-M CBL vị trí bit thứ 7, bit thứ nhúng vào bit có trọng số thấp cách sử dụng thay LSB Mã giả sau trình bày quy trình nhúng, s chuỗi bit thơng điệp SI hình ảnh stego Bốn dịng cuối thuật tốn trình bày sửa đổi đề xuất bước Giá trị pixel chọn hình ảnh phụ chuyển đổi thành bit nhị phân cách sử dụng hàm dec2bin lưu trữ conca Một bit bí mật nối với bit conca cách sử dụng hàm strcat lưu trữ emb Cuối cùng, bit emb chuyển đổi thành giá trị thập phân cách sử dụng hàm bin2dec giá trị kết lưu trữ SI set PRNG n for each pixel CI(x; y) r random number [0; 1] if CI(x; y) = OR Complexity(x; y) < T then SI(x; y) CCI(x; y) else if CI(x; y) mod s(n) then if r ≤ 0,5 then SI(x; y) CI(x; y) − else SI(x; y) CI(x; y) + end if end if n n+1 conca dec2bin(SI(x; y); 7) emb strcat(conca; s(n)) SI(x; y) bin2dec(emb) n n+1 end if end for 2.1.2 Giai đoạn trích xuất Trong giai đoạn trích xuất giống giai đoạn nhúng bốn bước đầu tiên, ngoại trừ việc sử dụng hình ảnh stego SI thay hình ảnh gốc để tạo hình ảnh phụ tính tốn độ phức tạp Tạo hình ảnh stego CSI để sử dụng bước trích xuất 10 Hình - 2: Sơ đồ quy trình giai đoạn trích xuất Sau thực xong bốn bước giai đoạn, bước thực trích xuất cách trích xuất bit quan pixel gán nhãn phức tạp Quy trình trích xuất: n←0 for each pixel SI (x, y) if SI (x,y) ≠ AND Complexity(x; y) ≥ T then sec←CSI(x; y) mod s(n : n + 1)←dec2bin(sec) n←n + end if end for Trong mod sử dụng để trích xuất bit có ý nghĩa nhỏ dạng số thập phân, hàm dec2bin sử dụng để chuyển đổi số thập phân thành bit nhị phân lưu trữ s 11 2.1.3 Kết thực nghiệm so sánh Tại đây, kết thực nghiệm trình bày để chứng minh hiệu suất thuật tốn đề xuất Một số hình ảnh kiểm tra thang độ xám có kích thước 512 × 512 sử dụng Mẫu hình ảnh thể hình 1-3: Hình - 3: Hình ảnh thử nghiệm mẫu sử dụng thí nghiệm Nói chung, thuật tốn mật mã đánh giá hai điểm chuẩn tỷ lệ nhúng độ nhạy bén (hoặc chất lượng hình ảnh stego) Tốc độ nhúng (ER) định nghĩa số lượng bit liệu bí mật nhúng pixel, tính là: đó: SB tổng số bit bí mật nhúng, M N chiều rộng chiều cao ảnh bìa Để đánh giá chất lượng ảnh (hay khung ảnh video) đầu mã hoá, người ta thường sử dụng hai tham số: Sai số bình phương trung bình – MSE (mean square error) phương pháp đề xuất với hệ số tỷ lệ tín hiệu/tín hiệu tạp PSNR (Peak Signal to Noise Ratio) PSNR, đơn vị: deciben (dB), thường sử dụng nghiên cứu xử lý hình ảnh: 12 đó: MAX giá trị lớn cường độ pixel, ví dụ: MAX = 255 hình ảnh thang độ xám bit MSE ảnh gốc ảnh khơi phục tính sau: Ở đây: CI(ij) biểu thị giá trị điểm ảnh gốc, SI(ij) biểu thị giá trị điểm ảnh biến đổi, M N chiều rộng chiều cao ảnh Thông thường, PSNR ≥ 37 dB hệ thống mắt người gần khơng phân biệt ảnh gốc ảnh khôi phục PSNR cao chất lượng ảnh khơi phục tốt Khi hai hình ảnh giống hệt nhau, MSE PSNR đến vơ hạn Hình cho thấy hình ảnh stego cho hình ảnh bìa cách sử dụng thuật toán đề xuất Giá trị PSNR nằm khoảng từ 47,77dB đến 48,13dB tốc độ nhúng 0,8 bpp từ 44,93dB đến 45,09dB tốc độ nhúng 1,6 bpp Tuy nhiên, trường hợp, khơng có biến dạng cần nhận biết mắt người Để đánh giá cách tiếp cận đề xuất, so sánh tiến hành với phương pháp tiếp cận khác: PVD CBL Hình 1-4 trình bày so sánh này, bốn tỷ lệ nhúng (0,3, 0,5, 0,8 1,6 bpp) sử dụng cho phương pháp, PSNR trung bình tính cho 10 hình ảnh thử nghiệm Hình - 4: So sánh ER PSNR average phương pháp chống PVD CBL Vì CBL khơng thể nhúng 1,6 bpp, PSNR tương ứng giá trị lại (-) Đáng ý thuật toán đề xuất tất hình ảnh thử nghiệm tỷ lệ nhúng cung cấp giá trị độ nhạy không hoàn hảo tốt PVD Hơn nữa, so với CBL, cách 13 tiếp cận cung cấp tỷ lệ nhúng gấp đơi Tuy nhiên, trung bình giá trị PSNR nhỏ hơn; điều CBL nhúng bit pixel, phương pháp nhúng hai bit để đánh giá thêm cách tiếp cận đề xuất Hình 1-5 cho thấy tỷ lệ bit xác trung bình (BCR) hình mờ sau áp dụng công tỷ lệ nhúng 0,8 bpp Điều đáng nói BCR tính tốn cách sử dụng: đó: OB bit gốc EB bit trích xuất hình mờ L chiều dài hình mờ Kết thu cho thấy thuật toán đề xuất mạnh mẽ CBL chống lại lọc trung vị, biểu đồ công cân luân chuyển Giá trị BCR sau áp dụng JPEG 2000 bị mất, sắc nét, nhiễu Gaussian độ tương phản nâng cao tương tự Tất giá trị BCR thấp (giữa 0,48 0,63) cơng thay đổi hình ảnh phụ hình ảnh stego Hình - 5: So sánh BCR AVERAGE sau có hình ảnh 2.2 Kết luận Trong này, cách xem xét tầm quan trọng thuật toán steganographic, phương pháp tiếp cận đề xuất để ẩn liệu với dung lượng cao mạnh mẽ Cách tiếp cận đề xuất sửa đổi CBL để đạt nhiều khả nhúng Cách tiếp cận đề xuất sử dụng kỹ thuật thay LSB-M LSB để che giấu liệu bí mật bit quan trọng 14 giá trị pixel Do đó, cách tiếp cận đề xuất đạt nhiều dung lượng CBL nhúng liệu bí mật mức tối thiểu bit giá trị pixel Hình - 6: Ảnh bìa (trái), ảnh stego với ER = 0,8 bpp (giữa) ER = 1,6 bpp (phải) 15 Tỷ lệ nhúng tối đa đạt theo đề xuất phương pháp tiếp cận 1,6 bpp, cao gấp đôi so với công suất đạt CBL Bằng cách so sánh phương pháp tiếp cận đề xuất cho PVD CBL, tính không nhạy cảm so với PVD cải thiện, khả nhúng cải thiện so với CBL mà khơng làm biến dạng hình ảnh stego Hình mờ cách tiếp cận mạnh mẽ CBL bị số công thông thường Việc giấu thông tin ảnh phần chiếm tỉ lệ lớn chương trình hệ thống giấu tin môi trường đa phương tiện Ngày việc trao đổi thơng tin hình ảnh lớn, đặc biệt việc giấu tin ảnh đóng vai trị quan trọng việc bảo vệ an toàn thơng tin Chính đề tài mà có nhiều tổ chức cá nhân quan tâm đến Với chủ đề tập lớn chúng em chọn tìm hiểu phương pháp kỹ thuật giấu tin ảnh dựa LSB Với thời gian tham gia nghiên cứu trao đổi chúng em tìm hiểu: - Nghiên cứu tổng quan kỹ thuật giấu tin ảnh Tìm hiểu kỹ thuật giấu tin ảnh ứng dụng Kỹ thuật giấu tin dựa LSB thực triển khai mở rộng cho ảnh màu, ảnh PNG… Việc cài đặt thuật tốn khơng q phức tạp cho phép thực giấu lượng thông tin lớn Nhờ việc thay đổi bit quan trọng mà việc giấu tin với kỹ thuật LSB có độ tin cậy cao 16 TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] N Hamid, A Yahya, R Ahmad, and O Al-Qershi, “Image steganography techniques: an overview”, International Journal of Computer Science and Security (IJCSS), vol 6, no 3,pp 168–187, 2012 [2] C Gayathri and V Kalpana, “Study on image steganography techniques”, International Journal of Engineering and Technology (IJET), vol 5, no 2, pp 572–577, 2013 [3] L Saini and V Shrivastava, “A survey of digital watermarking techniques and its applications”, International Journal of Computer Science Trends and Technology (IJCST), vol 2, no 3, pp 70–73, 2014 [4] A Tiwari, S Yadav, and N Mittal, “A review on different image steganography techniques”, International Journal of Engineering and Innovative Technology (IJEIT), vol 3, no 7, pp 121–124, 2014 [5] F Huang, Y Zhong, and J Huang, “Improved algorithm of edge adaptive image steganography based on LSB matching revisited algorithm”, Lecture Notes in Computer Science, Springer Berlin Heidelberg, vol 8389, pp 19–31, 2014 [6] M Khosravi and A Naghsh-Nilchi, “A novel joint secret image sharing and robust steganography method using wavelet”, Multimedia systems, vol 20, no 2, pp 215–226, 2014 [7] B Mohd, S Abed, B Na’ami, and T Hayajneh, “Hierarchical steganography using novel optimum quantization technique”, Signal, Image and Video Processing (SIViP), vol 7, no 6, pp 1029–1040, 2013 [8] X Li, W Zhang, B Ou, and B Yang, “A brief review on reversible data hiding: current techniques and future prospects” Proc IEEE China Summit and International Conference on Signal and Information Processing (ChinaSIP), Xi’an, China, 2014, pp 426–430 [9] A Odeh, K Elleithy, and M Faezipour, “Steganography in text by using MS word symbols” Proc Zone Conference of the American Society for Engineering Education (ASEE Zone 1), Bridgeport, CT, USA, 2014, pp 1–5 [10] P Pathak, A Chattopadhyay, and A Nag, “A new audio steganography scheme based on location selection with enhanced security” Proc International Conference on Automation, Control, Energy and Systems (ACES), Hooghy, India, 2014, pp 1–4 [11] M Beno, A George, I Valarmathi, and S Swamy, “Hybrid optimization model of video steganography technique with the aid of biorthogonal wavelet transform”, Journal of Theoretical and Applied Information Technology, vol 63, no 1, pp 190–199, 2014 17 [12] W Mazurczyk, P Szaga, and K Szczypiorski, “Using transcoding for hidden communication in IP telephony”, Multimedia Tools and Applications, vol 70, no 3, pp 2139–2165, 2014 [13] N Johnson, Z Duric, and S Jajodia, “Information hiding: steganography and watermarking–attacks and countermeasures”, Kluwer, USA, 2001 [14] G Liu, W Liu, Y Dai, and S Lian “Adaptive steganography based on block complexity and matrix embedding”, Multimedia systems, vol 20, no 2, pp 227–238, 2014 [15] R Chandramouli, M Kharrazi, and N Memon, “Image steganography and steganalysis: concepts and practice”, Lecture Notes in Computer Science, Springer Berlin Heidelberg, vol 2939, pp 35–49, 2004 [16] A Martin, G Sapiro, and G Seroussi, “Is image steganography natural?”, IEEE Transactions on Image Processing, vol 14, no 12, pp 2040–2050, 2005 [17] P Singh and R Chadha “A survey of digital watermarking techniques, applications and attacks”, International Journal of Engineering and Innovative Technology (IJEIT), vol 2, no 9, pp.165–175, 2013 [18] 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, 2013 [19] V Verma and R Jha, “Improved watermarking technique based on significant difference of lifting wavelet coefficients”, Signal, Image and Video Processing (SIViP), vol 9, no 6, pp 1443–1450, 2015 [20] V Sabeti, S Samavi, M Mahdavi, and S Shirani “Steganalysis and payload estimation of embedding in pixel differences using neural networks”, Pattern Recognition, vol 43, no 1, pp 405–415, 2010 [21] C Sumathi, T Santanam, and G Umamaheswari, “A study of various steganographic techniques used for information hiding”, International Journal of Computer Science and Engineering Survey (IJCSES), vol 4, no 6, pp 9–25, 2014 [22] KH Jung and KY Yoo, “High-capacity index based data hiding method”, Multimedia Tools and Applications, vol 74, no 6, pp 2179– 2193, 2015 [23] A Khan, A Siddiqa, S Munib, and S Malik, “A recent survey of reversible watermarking techniques”, Information Sciences, vol 279, pp 251–272, 2014 [24] J Mielikainen, “LSB matching revisited”, IEEE Signal Processing Letters, 2006, vol 13, no 5, pp 285–287, 2006 18 ... USA, 2014, pp 1–5 [10] P Pathak, A Chattopadhyay, and A Nag, ? ?A new audio steganography scheme based on location selection with enhanced security” Proc International Conference on Automation,... Shirani, “An adaptive LSB matching steganography based on octonary complexity measure”, Multimedia tools and applications, vol 64, no 3, pp 777–793, 2013 [19] V Verma and R Jha, “Improved watermarking... communication in IP telephony”, Multimedia Tools and Applications, vol 70, no 3, pp 2139–2165, 2014 [13] N Johnson, Z Duric, and S Jajodia, “Information hiding: steganography and watermarking–attacks