Um Estudo Sobre Aplicação de Redes Neurais Convolucionais e Técnicas de Codificação de Canal em Esteganografia Digital

Este trabalho apresenta um estudo da aplicação de redes neurais convolucionais em esteganografia digital. Esteganografia digital consiste em algumas técnicas que permitem armazenar ocultamente um arquivo digital dentro de outro arquivo digital.

Neste estudo são comparadas diversas topologias e hiper-parâmetros para uma rede neural convolucional, visando avaliar quais obterão os melhores resultados nesta tarefa. É apresentada uma técnica inédita de pré-processamento e pós-processamento que utiliza ruído e autoencoders para ocultar e extrair arquivos em imagens, utilizando uma taxa para inserção da mensagem oculta de 0.33 bit por pixel. Como no processo de ocultação e extração da mensagem secreta utilizando autoencoders podem surgir erros no arquivo secreto, é avaliada a utilização de uma técnica de codificação de canal para corrigir estes erros.

Além da técnica que utiliza redes neurais, são apresentadas e comparadas neste trabalho outras cinco técnicas para esteganografia digital. Sendo importante ressaltar que uma delas, a técnica SSB-N, é proposta neste trabalho.

Foram realizados experimentos para identificar o comportamento de cada técnica de acordo com cinco propriedades: i) qualidade visual da imagem pós-processada, ii) local onde o conteúdo oculto é armazenado na imagem, iii) capacidade de armazenamento da técnica, iv) segurança da técnica e v) tempo de processamento.

Dois datasets extraídos da internet, contendo 282Mb de imagens, foram utilizados nos experimentos realizados. Após a apresentação dos resultados numéricos é realizada uma análise dos valores obtidos nos experimentos, visando identificar qual técnica obteve o melhor desempenho para cada propriedade analisada.