今天的課程主要是讓同學上台說明自己投影片做了哪些修改。
從下週開始, 我們要開始介紹關於 JPEG 影像的隱藏技術。
請同學回家後, 先自行找些 JPEG 的相關資料研究一番, 閱讀時所遭遇的問題, 請記錄下來, 並整理到課程部落格中, 這樣子我們下週的討論就會進行的比較順利。
JPEG 相關網站:
1. Joint Photographic Experts Group
2. 規格書 ITU 11505 T.81
3. Wikipedia: JPEG
4. 維基百科正體中文: JPEG
2007年6月3日 星期日
2007年5月24日 星期四
Week 13: Presentation (1)
課程進入第13週, 我們試著讓同學將研讀的論文內容做成投影片, 然後正式上台報告！最後, 我們引導同學討論, 試著回想今天的場景中, 哪些是讓你印象深刻的, 然後歸納出一個好的報告內容, 應該具備什麼特質。
1. 用例子或圖片說明。
2. 用動畫呈現
3. 應該將關鍵詞彙寫出即可, 不可以原文照抄。
4. 必須整理成條列式。
5. 聲音要宏亮。
兆廷用圖片說明什麼是微點照片。
小華用條列式整理讓學弟妹印象深刻。
可欣用心的做動畫呈現效果!
明格的投影片令人賞心悅目。
政瑋總結的很不錯, 條理分明, 聲音宏亮, 台風一級棒！
有些低年級學弟妹還是第一次上台報告, 第一次做投影片, 自然改進空間很大。不過, 我個人覺得這份投影片很有紀念價值, 同學應該好好保存！將來同學學會了如何做好一份投影片時, 再回過頭來看自己第一次上台的投影片, 就會感受到自己的成長！
本週同學回去將今天的課程感想寫到 Homework Show @ IHC 中, 然後將自己的投影片改版, 再次放到 Homework Show @ IHC 中, 然後在下週向同學報告你這次做了哪些修改。
2007年5月19日 星期六
Week 12: Paper Reading & Discussion (2)
本週的主題是檢視同學針對自己的問題去回覆！小華的表現很不錯, 不但跟上了進度, 也對自己的問題有所釐清。
為了讓同學體驗讀完一篇論文後, 用 Powerpoint 做投影片做報告的過程, 我們將 J. Fridrich 論文 A New Steganographic Method for Palette Images 分成四部份, 請同學練習做投影片, 分享在 Homework Show @ IHC 中。
下週我們會從實驗室搬來投影機, 讓同學上台報告, 真實模擬一位研究生上台做報告的情境, 讓同學直接感受一位研究生所必須面對的事情。
為了讓同學體驗讀完一篇論文後, 用 Powerpoint 做投影片做報告的過程, 我們將 J. Fridrich 論文 A New Steganographic Method for Palette Images 分成四部份, 請同學練習做投影片, 分享在 Homework Show @ IHC 中。
下週我們會從實驗室搬來投影機, 讓同學上台報告, 真實模擬一位研究生上台做報告的情境, 讓同學直接感受一位研究生所必須面對的事情。
2007年5月11日 星期五
Week 11: Paper Reading & Discussion (1)
本週課程主題是討論 J. Fridrich 論文 A New Steganographic Method for Palette Images 的核心觀念！我們從本篇論文的摘要(abstract)開始討論, 希望讓同學體認到一篇論文的菁華, 其實都在這邊了！
Abstract
In this paper, we present a new steganographic technique for embedding messages in palette-based images, such as GIF files. The new technique embeds one message bit into one pixel (its pointer to the palette). The pixels for message embedding are chosen randomly using a pseudo-random number generator seeded with a secret key. For each pixel at which one message bit is to be embedded, the palette is searched for closest colors. The closest color with the same parity as the message bit is then used instead of the original color. This has the advantage that both the overall change due to message embedding and the maximal change in colors of pixels is smaller than in methods that perturb the least significant bit of indices to a luminance-sorted palette, such as EZ Stego. Indeed, numerical experiments indicate that the new technique introduces approximately four times less distortion to the carrier image than EZ Stego. The maximal color change is 45 times smaller for the new technique than that of EZ Stego. A technique that introduces less distortion to the carrier image will generally cause changes that are more difficult to detect, and will therefore provide more security.
在了解核心觀念之後, 請同學重新思考上週在 Homework Show @ IHC 所提出的問題, 看看是否已經可以解答自己的問題了。本週的作業是重新在閱讀一次本篇論文, 然後請同學針對自己與同學們提出的問題去回應。
Abstract
In this paper, we present a new steganographic technique for embedding messages in palette-based images, such as GIF files. The new technique embeds one message bit into one pixel (its pointer to the palette). The pixels for message embedding are chosen randomly using a pseudo-random number generator seeded with a secret key. For each pixel at which one message bit is to be embedded, the palette is searched for closest colors. The closest color with the same parity as the message bit is then used instead of the original color. This has the advantage that both the overall change due to message embedding and the maximal change in colors of pixels is smaller than in methods that perturb the least significant bit of indices to a luminance-sorted palette, such as EZ Stego. Indeed, numerical experiments indicate that the new technique introduces approximately four times less distortion to the carrier image than EZ Stego. The maximal color change is 45 times smaller for the new technique than that of EZ Stego. A technique that introduces less distortion to the carrier image will generally cause changes that are more difficult to detect, and will therefore provide more security.
在了解核心觀念之後, 請同學重新思考上週在 Homework Show @ IHC 所提出的問題, 看看是否已經可以解答自己的問題了。本週的作業是重新在閱讀一次本篇論文, 然後請同學針對自己與同學們提出的問題去回應。
2007年4月25日 星期三
Week 9: J. Fridrich's Method
本週的課程內容是論文指定閱讀, 請同學在第十一週上課前閱讀完本篇論文, 在上課前在 Homework Show @ IHC 中至少提出三個問題, 我們將在第十一週的課堂上進行討論。
A New Steganographic Method for Palette Images
Jessica Fridrich
IS&T PICS, Savannah, Georgia, April 25-28, 1999, pp. 285-289.
這篇論文針對 Machado's Embedding Method 中的錯誤假設改進。指出 "顏色相近的兩個色彩值, 亮度是相近的, 不過, 亮度相近的兩個顏色, 顏色卻不一定相近" 的看法, 並提出一個新的嵌入演算法。
A New Steganographic Method for Palette Images
Jessica Fridrich
IS&T PICS, Savannah, Georgia, April 25-28, 1999, pp. 285-289.
這篇論文針對 Machado's Embedding Method 中的錯誤假設改進。指出 "顏色相近的兩個色彩值, 亮度是相近的, 不過, 亮度相近的兩個顏色, 顏色卻不一定相近" 的看法, 並提出一個新的嵌入演算法。
2007年4月19日 星期四
Week 8: Machado' s Method
上週 我們介紹了針對調色盤類型影像, 將資訊嵌在像素顏色的索引值(index)中的隱藏技術, 希望同學課後將程式實作出來。一共有四位優秀的同學 - 兆廷, 佳玉, 卉妤, 可欣 - 將程式實作出來, 並完成了實驗。同學優秀的表現, 讓課堂上的討論可以延續下去, 真的很棒。
由同學們所模擬出來的調色盤我們可以觀察到: 調色盤中相鄰顏色的差異可能很大。因此, 直接在某個像素的索引值的最低位元嵌入資訊, 雖然在索引值的誤差僅僅為 1 的情況下, 像素的顏色可能改變很大, 使整張影像看起來不自然, 增加了曝露嵌入行為的風險。
為了改善這項缺失, 直覺的作法就是先將調色盤中的顏色排序, 使其相鄰的顏色差異縮小。但是, 更動調色盤中色彩的次序, 容易引起疑慮, 增加了曝露嵌入行為的可能性。所以, R. Machado 提出了另一種可行的方法, 其嵌入步驟如下：
1. 複製一份調色盤, 依顏色的亮度做排序。使得新調色盤中, 相鄰顏色之間的色彩差異減至最低。
2. 找出欲嵌入資訊的像素顏色值在新調色盤中的索引值。
3. 取出一個位元的資訊, 將其嵌入至新索引值的最低位元。
4. 取出嵌入資訊後的索引值之顏色 RGB 值。
5. 找出這個 RGB 值在原始調色盤中的索引值。
6. 將這個像素的索引值改成 步驟 5. 找到的索引值。
注意, 這個嵌入的方法並沒有改變原先的調色盤, 而且最後的索引值和原始的索引值之間的差異並不只是 1。然而, 這兩個索引值所代表的顏色在新調色盤中卻是相鄰的顏色, 因此差異不大。當接收者收到影像時, 取出資訊的步驟如下:
1. 複製一份調色盤, 並對其顏色根據亮度做排序。
2. 取出一個像素, 根據索引值在舊調色盤中, 取出其顏色 RGB 值。
3. 找出這個 RGB 值在新調色盤中的索引值。
4. 取出這個索引值的 LSB, 即是所要的資訊。
R. Machado 方法的優點是沒有改變調色盤的內容或次序;
由同學們所模擬出來的調色盤我們可以觀察到: 調色盤中相鄰顏色的差異可能很大。因此, 直接在某個像素的索引值的最低位元嵌入資訊, 雖然在索引值的誤差僅僅為 1 的情況下, 像素的顏色可能改變很大, 使整張影像看起來不自然, 增加了曝露嵌入行為的風險。
為了改善這項缺失, 直覺的作法就是先將調色盤中的顏色排序, 使其相鄰的顏色差異縮小。但是, 更動調色盤中色彩的次序, 容易引起疑慮, 增加了曝露嵌入行為的可能性。所以, R. Machado 提出了另一種可行的方法, 其嵌入步驟如下：
1. 複製一份調色盤, 依顏色的亮度做排序。使得新調色盤中, 相鄰顏色之間的色彩差異減至最低。
2. 找出欲嵌入資訊的像素顏色值在新調色盤中的索引值。
3. 取出一個位元的資訊, 將其嵌入至新索引值的最低位元。
4. 取出嵌入資訊後的索引值之顏色 RGB 值。
5. 找出這個 RGB 值在原始調色盤中的索引值。
6. 將這個像素的索引值改成 步驟 5. 找到的索引值。
注意, 這個嵌入的方法並沒有改變原先的調色盤, 而且最後的索引值和原始的索引值之間的差異並不只是 1。然而, 這兩個索引值所代表的顏色在新調色盤中卻是相鄰的顏色, 因此差異不大。當接收者收到影像時, 取出資訊的步驟如下:
1. 複製一份調色盤, 並對其顏色根據亮度做排序。
2. 取出一個像素, 根據索引值在舊調色盤中, 取出其顏色 RGB 值。
3. 找出這個 RGB 值在新調色盤中的索引值。
4. 取出這個索引值的 LSB, 即是所要的資訊。
R. Machado 方法的優點是沒有改變調色盤的內容或次序;
2007年4月12日 星期四
Week 7: Index embedding
請同學試著撰寫一個模擬將機密訊息嵌入到調色盤類型影像的索引值中, 藉以分析原始掩護影像(cover-images)與偽裝影像(steg0-images)之間的變化。
步驟:
1. 將影像用 Photoshop 存成 GIF 格式, 使影像的色彩總數降成 256 色。
2. 再將影像用 Photoshop 存成 BMP 格式, 讓你的 BCB 程式可以讀取影像內容。
3. 撰寫一個程式讀入該 BMP 影像,
4. 掃描整張影像, 製作出 256色調色盤。
5. 宣告一個二維陣列, 將每個像素點的顏色, 查出該顏色在調色盤的索引值(index), 存到二維陣列中。
6. 用一個隨機變數模擬機密訊息的嵌入, 隨機更改每一個索引值的 LSB。
7. 用新的索引值產生一張影像, 即為偽裝影像(stego-image)。
步驟:
1. 將影像用 Photoshop 存成 GIF 格式, 使影像的色彩總數降成 256 色。
2. 再將影像用 Photoshop 存成 BMP 格式, 讓你的 BCB 程式可以讀取影像內容。
3. 撰寫一個程式讀入該 BMP 影像,
4. 掃描整張影像, 製作出 256色調色盤。
5. 宣告一個二維陣列, 將每個像素點的顏色, 查出該顏色在調色盤的索引值(index), 存到二維陣列中。
6. 用一個隨機變數模擬機密訊息的嵌入, 隨機更改每一個索引值的 LSB。
7. 用新的索引值產生一張影像, 即為偽裝影像(stego-image)。
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