सूचना सुरक्षा में इमेज स्टेगनोग्राफी के तरीके
तेज, गतिशील कंप्यूटरों के आविष्कार के साथ इमेज स्टेगनोग्राफी वास्तव में अत्याधुनिक स्थिति में पहुंच गई है। डेटा इमेज के प्रसंस्करण और छिपाने के लिए सॉफ़्टवेयर आसानी से उपलब्ध है। इमेज को भी बहुत सरलता से पुनर्प्राप्त किया जा सकता है।
इमेज में सूचना छिपाने के तीन मुख्य तरीके निम्नलिखित हैं:
लीस्ट सिग्निफिकेंट बिट सम्मिलन (Least Significant Bit Insertion)
यह सबसे प्रसिद्ध इमेज स्टेगनोग्राफी तकनीक है। यह सरल, बनाने में आसान और उपयोग करने में भी सरल है। दुर्भाग्य से, यह हमले के प्रति अत्यधिक संवेदनशील है। संरचना का एक सरल रूपांतरण सभी छिपे हुए डेटा को नुकसान पहुंचा सकता है।
डेटा छिपाने के अंदर इमेज दस्तावेज़ का सबसे अच्छा दृष्टिकोण 24 बिट BMP (बिटमैप) इमेज है। जब एक इमेज बड़ी गुणवत्ता और रिज़ॉल्यूशन की होती है तो इमेज के भीतर डेटा छिपाना सरल होता है। हालांकि 24 बिट इमेज उनके आकार के कारण डेटा छिपाने के लिए सर्वोत्तम हैं।
कुछ लोग 8 बिट BMP या संभवतः GIF जैसे अन्य इमेज फॉर्मेट चुन सकते हैं। महत्वपूर्ण कारण यह है कि इंटरनेट पर उच्च इमेज पोस्ट करने से संदेह उत्तेजित हो सकता है।
लीस्ट सिग्निफिकेंट बिट यानी आठवां बिट निजी संदेश के बिट को बदलने के लिए उपयोग किया जा सकता है। 24-बिट इमेज का उपयोग करते समय, लाल, हरे और नीले रंग के तत्व के एक बिट को बदलकर प्रत्येक पिक्सेल में 3 बिट्स सहेजे जा सकते हैं।
मास्किंग और फ़िल्टरिंग (Masking and filtering)
मास्किंग और फ़िल्टरिंग डेटा को एक इमेज को उसी तरह चिह्नित करके छुपाता है जैसे पेपर वॉटरमार्क। एक बेहोश इमेज को दूसरे के साथ मास्क करके पहली को अगोचर बनाने के लिए, और यह उस तथ्य का फायदा उठा सकता है कि मानव आंख दृश्य चित्र में बेहोश परिवर्तनों की पहचान नहीं कर सकती।
मास्किंग दृष्टिकोण LSB सम्मिलन की तुलना में लॉसी JPEG इमेज में उपयोग के लिए अधिक स्वीकार्य हैं क्योंकि संपीड़न और क्रॉपिंग के लिए उनकी सहयोगी प्रतिरक्षा के कारण।
एल्गोरिदम और ट्रांसफॉर्मेशन (Algorithms and transformation)
JPEG इमेज बहुत लोकप्रिय हैं, क्योंकि वे उच्च गुणवत्ता वाली तस्वीरें प्रदान करते हैं और उनमें जानकारी छिपाने की क्षमता होती है। JPEG संपीड़न प्राप्त करने के लिए डिस्क्रीट कोसाइन ट्रांसफॉर्म (DCT) का उपयोग करता है।
DCT एक लॉसी ट्रांसफॉर्म है, क्योंकि कोसाइन मानों की गणना सटीक रूप से नहीं की जा सकती और अक्सर राउंडिंग त्रुटियां होती हैं। दृष्टिकोण और उपयोग किए गए मानों के आधार पर डेटा में भिन्नताएं होती हैं।
इमेज को फूरियर ट्रांसफॉर्मेशन और वेवलेट ट्रांसफॉर्मेशन का उपयोग करके भी संभाला जा सकता है। स्प्रेड स्पेक्ट्रम का उपयोग किया जा सकता है, क्योंकि एक संकीर्ण बैंडविड्थ को एक उच्च बैंडविड्थ पर इस तरह फैलाया जा सकता है कि सिग्नल का स्पेक्ट्रल घनत्व शोर जैसा दिखता है।
डायरेक्ट-सीक्वेंस और फ्रीक्वेंसी-होपिंग स्प्रेड-स्पेक्ट्रम दृष्टिकोण उपयोग किए जाते हैं। डायरेक्ट-सीक्वेंसिंग सेंडर और रिसीवर दोनों द्वारा ग्रहण किए गए एक छद्म-यादृच्छिक संख्या अनुक्रम के साथ जानकारी को फेज-मॉड्यूलेट करके काम करता है।
फ्रीक्वेंसी-होपिंग बैंडविड्थ को कई चैनलों में विभाजित करके और फिर उनके बीच होपिंग करके समझौता करता है। अन्य तकनीकें कुछ पूर्व-निर्धारित तरीके से इमेज भर में संदेश को एन्क्रिप्ट और त्याग देती हैं।
यह माना जाता है कि भले ही संदेश प्रकट हो जाए, यह एल्गोरिदम और कुंजी के बिना अर्थहीन है। दुर्भाग्य से, इनमें से कोई भी एल्गोरिदम इमेज हेरफेर के माध्यम से सूचना के विनाश के प्रति अजेय नहीं है।
