이미지 스테가노그래피는 빠르고 역동적인 컴퓨터의 발명과 함께 진정으로 최첨단입니다. 소프트웨어는 데이터 이미지를 처리하고 숨기기 위해 간단히 액세스할 수 있습니다. 이미지를 매우 간단하게 복구할 수도 있습니다.
다음과 같이 이미지에 정보를 숨기는 세 가지 주요 방법이 있습니다. -
최하위 비트 삽입 − 가장 유명한 이미지 스테가노그래피 기법입니다. 간단하고 만들기 쉽고 사용법도 간단합니다. 불행히도 공격에 매우 취약합니다. 간단한 구조 변환으로 모든 숨겨진 데이터가 손상될 수 있습니다.
내부에 데이터를 숨기는 이미지 문서의 가장 좋은 방법은 24비트 BMP(비트맵) 이미지입니다. 이미지의 품질과 해상도가 높을 때 이미지 내에서 데이터를 숨기는 것이 더 간단합니다. 24비트 이미지는 크기 때문에 데이터를 숨기는 데 가장 적합합니다.
어떤 사람들은 8비트 BMP 또는 GIF를 포함한 다른 이미지 형식을 선택할 수 있습니다. 중요한 이유는 인터넷에 높은 이미지를 게시하면 의혹을 불러일으킬 수 있기 때문입니다.
최하위 비트, 즉 8번째 비트는 개인 메시지의 비트로 변경하는 데 사용할 수 있습니다. 24비트 이미지를 사용할 때 빨강, 녹색 및 파랑 색상 요소를 각각 약간씩 변환하여 모든 픽셀에서 3비트를 절약할 수 있습니다.
마스킹 및 필터링 − 마스킹 및 필터링은 종이 워터마크와 같은 방식으로 이미지를 표시하여 데이터를 숨깁니다. 최초의 지각할 수 없는 이미지를 생성하기 위해 희미한 이미지를 다른 이미지로 마스킹함으로써 시각적 그림에서 인간의 눈이 희미한 변화를 식별할 수 없다는 사실을 이용할 수 있습니다.
마스킹 방식은 결로 및 자르기에 대한 연관 내성 때문에 LSB 삽입보다 손실이 많은 JPEG 이미지에 사용하기에 더 적합합니다.
알고리즘 및 변환 − JPEG 이미지는 고품질 사진과 정보를 숨길 수 있는 기능을 제공하므로 매우 인기가 있습니다. JPEG는 이산 코사인 변환(DCT)을 사용하여 압축합니다.
DCT는 코사인 값을 정확하게 계산할 수 없고 반올림 오류가 자주 발생하기 때문에 손실 변환입니다. 사용된 접근 방식 및 값에 따른 데이터의 차이.
푸리에 변환 및 웨이블릿 변환을 사용하여 이미지를 처리할 수도 있습니다. 신호의 스펙트럼 밀도가 노이즈처럼 보이는 방식으로 좁은 대역폭을 높은 대역폭으로 확산시킬 수 있으므로 확산 스펙트럼을 사용할 수 있습니다.
직접 시퀀스 및 주파수 도약 확산 스펙트럼 접근 방식이 사용됩니다. 직접 시퀀싱은 발신자와 수신자 모두가 수신하는 의사 난수 시퀀스로 정보를 위상 변조하여 작동합니다.
주파수 호핑은 대역폭을 여러 채널로 나눈 다음 그 사이를 호핑하는 절충안입니다. 미리 결정된 방식으로 이미지 전체에 걸쳐 메시지를 암호화하고 삭제하는 다른 기술이 있습니다.
메시지가 공개되더라도 알고리즘과 키가 없으면 의미가 없다고 판단된다. 불행히도 이러한 알고리즘 중 어느 것도 이미지 조작을 통한 정보 파괴에 취약하지 않습니다.