Noc ONName Descubriendo Comunicaciones Ocultas Jordi SerraRuiz 30

Noc. ONName Descubriendo Comunicaciones Ocultas Jordi Serra-Ruiz 30 Octubre 2014

Jordi Serra-Ruiz: • Profesor Universitat Oberta de Catalunya • Director del Máster Interuniversitario de seguridad en las TIC • Miembro del grupo de investigación KISON, K-riptography and Information Security for Open Networks. • Ponente en congresos internacionales sobre seguridad • Organizador de Congresos: RECSI, UOC-Con, Information Hiding

Esteganografia: Del griego “stego” (esconder) y “grapho” (escribir) Esconder un mensaje dentro de un contenido inocuo, de manera que no sea percibido.

Historia

Rejilla de Cardado

La Celestina, o Comedia de Calisto y Melibea El bachiller Fernando de Royas acabó la comedia de Calisto y Melibea y fue nacido en la Puebla de Montalván

El responsable definitivo es el EMAD

Microfiltros en la guerra fría

http: //0 xword. com/es/libros/

Propiedades

TRANSPARENCY Provides a measure of the perceptible distortion between original and marked object. ROBUSTNESS The ability of the watermark detector to extract the embedded watermark after common manipulations. CAPACITY Amount of information that is embedded into the cover object. SECURITY The scheme must be secure, an adversary must not be able to detect data embedded. BLIND/INFORMED EXTRACTION/DETECTION The detection scheme may not have access to the original object.

L S east ignificant B Replacement it

Imagen escala de grises 112 01110000 113 01110001 Imagen Color RGB R 50 00110010 50 G 101 01100100 B 73 01001000 01001001 72

EJEMPLO OCULTACIÓN Letra ASCII A 65 Binario 01000001 Real Binario+LSB mensaje 110 01101110 108 01101100 01101101 109 100 01100100 95 01011111 01011110 94 101 01100101 01100100 100 102 01100110 102 109 01101101 109

Herramientas: Stepic: $ stepic -e -i mandril_color. tif -o mandril_stepic. tif -t message. txt Open. Stego:

Stegoanalisis LSB

Análisis Visual import sys from PIL import Image # Leemos la imagen pasada como parametro i = Image. open(sys. argv[1]) pixels = i. load() width, height = i. size # Establecemos valores para LSB=1 y LSB=0 for y in range(height): for x in range(width): r=g=b=0 if pixels[x, y][0]%2==1: r=0 else: r=255 if pixels[x, y][1]%2==1: g=0 else: g=255 if pixels[x, y][2]%2==1: b=0 else: b=255 pixels[x, y] = (r, g, b) i. show() i. save(sys. argv[2])

Análisis Visual

Valor Píxel Binario Bit inserción 1100100 0 100 = 1100100 1 101 ↑ 1100101 0 100 ↓ 1100101 1 101 = Resultado 100 101

Histograma imagen Original Intercambio de Pixeles

Histograma imagen con mensaje

import sys from PIL import Image # Leemos la imagen pasada como parametro i = Image. open(sys. argv[1]) pixels = i. load() width, height = i. size # Recorremos la imagen calculando el histograma histogram = [0]*255 for y in range(height): for x in range(width): cur_pixel = pixels[x, y] histogram[cur_pixel]+=1 # Restamos las parejas de barras total=0 for y in xrange(1, len(histogram), 2): dif=abs(histogram[y-1]-histogram[y]) total+=dif print total

CLASE DE MATEMATICAS SISTEMAS LINEALES

L S east ignificant B Matching it

Reemplazar el LSB por ± 1 Valor píxel A Resta Suma 110 01101110 108 01101100 1 01101011 107 01101101 109 100 01100100 95 01011111 0 01011110 94 01100000 96 101 01100101 0 01100100 100 01100110 102 102 0110 0 01100110 102 109 01101101 109