Steganografia nelle Immagini

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1 Steganografia nelle Immagini Seminario di Sicurezza Marianna Facinoli 1. Introduzione. Formati grafici Le immagini per le loro dimensioni e il loro comune utilizzo sono ottime candidate per scopi steganografici. Per questo motivo sono state sviluppate molte più tecniche e molti più software steganografici. I formati non compressi (bitmap e wav), infatti, sono formati abbastanza pesanti ed ingombranti e proprio per questo non sono molto popolari sulla rete Internet, quindi il solo fatto di scambiare un file bitmap o wav potrebbe destare sospetti. Ecco perché, sulla base del concetto originario, si sono escogitate altre tecniche steganografiche da attuare anche sui formati di file più comuni in Internet. Tuttavia si sono dovute trovare delle soluzioni alternative. Il problema principale della steganografia che usa file compressi come contenitori è che, purtroppo, è facilmente attaccabile, nel senso che se un file compresso che fa da contenitore viene decompresso e compresso nuovamente, è facile capire che il messaggio nascosto andrà perso. 1.1 Formato Bitmap Un formato BMP, Microsoft Windows Bitmap, può contenere immagini con 1, 4, 8 o 24 bit per pixel. Esso supporta la codifica RLE per immagini a 4 o 8 bit per pixel, ma questa modalità è raramente utilizzata. Le bitmap sono delle particolari matrici di bit costruite in modo da poter rappresentare una qualsiasi immagine sotto forma di pixel. Il meccanismo di conversione usato per trasformare una qualsiasi immagine in una bitmap è abbastanza semplice e intuitivo: all immagine viene sovrapposto un reticolo formato da n righe ed m colonne in modo da suddividerla in n x m pixel; di ciascun pixel viene memorizzato il colore dell area corrispondente sulla figura in modo da poterla ricostruire successivamente grazie a queste informazioni memorizzate. L approssimazione di questa tecnica consiste proprio nell ampiezza della maglia del reticolo usato: in altre parole, più questo è fitto (cioè maggiore è il numero di righe e colonne usate e quindi il numero di pixel ottenuti), migliore sarà la risoluzione finale. Figura 1. I pixel di un'immagine bitmap 1

2 1.2 Compressione Gif La sigla GIF sta per Graphics Interchange Format, un formato grafico sviluppato alla fine degli anni 80. La compressione operata da GIF usa l algoritmo LZW 1, che è un criterio di compressione non distruttivo. Tuttavia, salvare un file in formato GIF può comportare una sensibile perdita di informazioni: ciò accade quando l immagine di partenza è codificata in uno spazio di colore (RGB o scala di grigi) non riproducibile integralmente per mezzo della tavolozza indicizzata, contenente fino a un massimo di 256 colori, che è lo standard del formato GIF. In un caso simile, la quantità di colori presenti nell immagine originale viene drasticamente ridotta, ricorrendo a una serie di algoritmi di trasformazione opportunamente supportati dai più comuni programmi di grafica. L esito della riduzione sarà un immagine codificata con un minimo di un bit fino ad un massimo di 8 bit per pixel. La codifica di un solo bit rappresenta il bianco e nero, mentre al crescere dei bit adoperati, avremo formati GIF con 4, 8, 16, 32, 64, 128 o 256 colori. Data un immagine a colori in modalità RGB, avente una profondità di colore di 24 bit, la conversione ad una tavolozza a 256 colori porterà alla riduzione di circa un terzo della grandezza del file (24 bit/8 bit = 3). Ciò avviene ancora prima che sia stata applicata la compressione basata sull algoritmo LZW. La conversione operata sull immagine originale trasforma i valori RGB di ciascun pixel in un valore RGB approssimato, dipendente dal tipo di tavolozza-colore prescelta per effettuare la conversione. Figura 2. Immagine GIF con relativa palette 1.3 Compressione JPEG La sigla JPEG identifica una commissione di esperti denominata Joint Photographic Export Group, formata nel 1986 con lo scopo di stabilire uno standard di compressione per le immagini di tipo fotografico sia a colori sia in bianco e nero. Il lavoro di questa commissione ha portato alla definizione di una complessa serie di algoritmi, approvata come standard ISO nell agosto del 1990 e successivamente divenuta la raccomandazione T.81 (9/92) dell ITU, International Telecomunication Union. Il JPEG è dunque uno standard industriale e non va confuso con il formato di file JPG, che rappresenta di volta in volta, a seconda della software house che lo implementa, un sottoinsieme variabile e non sempre universalmente compatibile con lo standard di riferimento. 1) Trasformazione dello spazio di colore Uno spazio di colore è un modello che rappresenta i colori mediante insiemi ordinati di numeri. A causa delle particolari caratteristiche dell occhio umano, molto più sensibile alle variazioni di 1 Algoritmo LZW (Lempel Ziv Welch): algoritmo non distruttivo che utilizza uno schema detto schema a dizionario perché costruisce un lungo elenco di parole comuni nel file da comprimere. Viene creato un dizionario delle stringhe di simboli (vocaboli) ricorrenti nel file, costruito in modo tale che ad ogni nuovo termine aggiunto al dizionario sia accoppiata in modo esclusivo un unica stringa (un puntatore). 2

3 luminosità che alle variazioni cromatiche, è opportuno innanzitutto trasformare la modalità RGB (Red-Green-Blue)) in modalità YUV. Il sistema YUV scompone l informazione relativa a ciascun pixel in due componenti: la luminanza, che definisce il grado di luminosità nella scala da nero a bianco, e la crominanza, che definisce il colore in base al rapporto tra due assi, uno che va da blu a giallo e l'altro che va da rosso a verde. Questa trasformazione non è indispensabile ma consente una maggiore compressione JPEG. 2) Riduzione, in base alla componente, di gruppi di pixel a valori medi - La componente che esprime la luminanza è lasciata invariata, mentre la componente cromatica viene dimezzata in orizzontale e in verticale, oppure soltanto in orizzontale. Ciò si esprime con il rapporto 2:1 per indicare il dimezzamento e con il rapporto 1:1 per indicare che la componente è lasciata invariata. Tale operazione, che fa parte degli algoritmi distruttivi dello standard JPEG, riduce in partenza il file di una metà o di un terzo della sua grandezza originale. 3)DCT applicata a blocchi i 8x8 pixel suddivisi in base alla componente La sigla DCT sta per Discrete Cosine Transform: si tratta di una serie di operazioni matematiche che trasformano i valori di luminosità e colore di ciascuno dei 64 pixel di ogni blocco preso in esame in altrettanti valori di frequenza. 4) Divisione e arrotondamento all intero dei 64 valori ottenuti con la DCT Ciascuno dei 64 valori di frequenza viene diviso per uno specifico coefficiente di quantizzazione, codificato in apposite tavole di riferimento. Il risultato della divisione viene arrotondato all intero più vicino. L eliminazione dei decimali è la principale operazione di compressione distruttiva dello standard JPEG. Il tutto è studiato in modo che le frequenze più importanti per l occhio umano, cioè le più basse, memorizzate nell angolo superiore sinistro del blocco di 8x8 pixel, siano preservate, mentre le più alte, la cui perdita è relativamente ininfluente, vengano eliminate. 5) Compressione non distruttiva dei coefficienti quantizzati Ai valori risultanti dalla divisione dall arrotondamento sopra descritti viene applicata una compressione non distruttiva, per la quale può essere utilizzato l algoritmo Huffman o una codifica aritmetica chiamata Q-coding. Quest ultima è di circa il 5-10 % più efficace della Huffman, ma è protetta da brevetto, per cui il suo uso non è gratuito. Per tale motivo, i software che realizzano la compressione JPG implementano solo l algoritmo Huffman. 6) Inserimento nel file compresso di intestazioni e parametri per la decompressione Affinché il file possa essere in seguito decompresso e possa generare un immagine il più possibile somigliante all originale non compressa, occorre che nel file JPG siano inserite le tabelle contenenti i coefficienti di quantizzazione e i valori di trasformazione della codifica Huffman. Concludiamo il paragrafo con due precisazioni. La prima riguarda il noto fenomeno dei blocchi quadrettati, che sono spesso chiaramente visibili nelle immagini JPG molto compresse e rappresentano un forte elemento di degrado della qualità. Essi sono la conseguenza diretta dell algoritmo che suddivide l immagine di partenza in blocchi da 8x8 pixel. Le varie trasformazioni applicate ai valori dei pixel di ciascun blocco sono del tutto indipendenti da quelle applicate ai pixel dei blocchi adiacenti. Ciò causa talvolta transizioni brusche tra pixel adiacenti appartenenti a blocchi differenti. Il fenomeno è tanto più appariscente quanto più l immagine contiene aree di colore uniforme e linee sottili ben separate dallo sfondo. La seconda precisazione riguarda invece il significato dell espressione codifica entropica, citata al precedente punto 3). Questa locuzione traduce l inglese entropy coding (o encoding) ed esprime un tipo di compressione non distruttiva quale ad esempio l algoritmo Huffman che, 3

4 data una serie qualsiasi di simboli, è in grado di codificarli utilizzando il minor numero possibile di bit. 2. Occultamento delle informazioni Abbiamo visto che le immagini possono essere compresse mediante degli algoritmi di tipo distruttivo o non distruttivo. Sebbene entrambe le procedure consentano di fornire lo spazio per celare informazioni segrete, esse hanno effetti diversi sui dati nascosti nel file grafico. I messaggi segreti possono essere celati in diversi modi nelle immagini: essi possono essere inseriti direttamente nel file grafico, codificandone ogni singolo bit, oppure possono essere introdotti solo nelle aree ricche di sfumature dell immagine, che attirano meno l attenzione, o ancora possono essere sparpagliati a caso nella figura. Per nascondere perfettamente il messaggio e dunque far sì che le modifiche apportate siano invisibili ad occhio nudo, queste procedure sfrutteranno le debolezze del sistema visivo umano. I colori puri, ad esempio, disturbano la vista: per questo motivo, spesso si inseriscono nelle immagini leggere imperfezioni, per evitare che il nervo ottico reagisca male di fronte alla digitalizzazione di un immagine a risoluzione troppo bassa. Uno studio recente dice che l occhio umano recepisce i toni della pelle molto più degli altri colori; gli occhi, a quanto pare, non danno molta importanza alle sfumature del verde di un albero. I migliori algoritmi dedicano quindi più colori per la pelle con la speranza di rappresentarla al meglio. 2.1 Steganografia su LSB Insertion Supponiamo di voler utilizzare come contenitore un file di tipo bitmap (bmp) con una profondità di colore a 24 bit (2 24 = colori possibili). Un immagine, dal punto di vista digitale, non è altro che una matrice MxN di pixel. Un file grafico di tipo bitmap a 24 bit è codificato in modalità RGB, pixel per pixel. Questo significa che, per fare un esempio, un file bitmap a 24 bit di dimensioni 640x480 occuperà uno spazio di 640x480x3= byte. Un'operazione di steganografia sostitutiva su questi tipi di file consiste nel sostituire i bit meno significativi dei singoli byte con quelli del messaggio segreto. Cioè, se ad esempio, abbiamo un pixel codificato in questo modo: possiamo inserire tre bit del messaggio segreto. Se ad esempio i bit del messaggio segreto sono 110 il nostro pixel diventerà il seguente: e operazioni che si fanno su ogni singolo byte quindi possono essere tre: 1) Lo si lascia invariato 2) Gli si aggiunge 1 3) Gli si sottrae 1 Questo fa sì che ad occhio nudo le variazioni di colore siano praticamente impercettibili. Facendo qualche calcolo, per inserire un byte del messaggio segreto occorrono ovviamente 8 byte del messaggio contenitore. Generalizzando, volendo calcolare la massima dimensione di un messaggio segreto che può stare all'interno di un file grafico MxN si può usare la seguente formula: 4

5 Dimensione messaggio segreto (in byte) = (M x N x 3) / 8 Figura 3 L' immagine di destra contenente un messaggio è praticamente identico a quella di sinistra Quindi un file bitmap 800 x 540 avrebbe potuto contenere al massimo (800 x 540 x 3) / 8 = byte di dati. Tuttavia è possibile raddoppiare o addirittura triplicare o quadruplicare la possibile dimensione del messaggio segreto utilizzando non più il singolo bit meno significativo di ogni byte, ma i due, tre o quattro bit meno significativi. L altra faccia della medaglia sarà ovviamente una diminuzione della qualità dell immagine e quindi si può dire che più bit si usano, maggiore è la possibilità di destare sospetti. Quindi quello che si può fare è controllare ogni volta il risultato e decidere di conseguenza quanti bit utilizzare a seconda di quanto è visibile la perdita di qualità. Alcuni software, ad esempio, testano che la differenza di luminosità tra un pixel e quelli che lo circondano non sia troppo alta. La tecnica appena descritta rappresenta il cuore della steganografia sostitutiva, anche se di fatto ne esistono numerose variazioni. Innanzitutto è ovvio che tutto quello che abbiamo detto vale non solo per le immagini, ma anche per altri tipi di media, per esempio suoni e animazioni digitalizzati. Inoltre - e questo è meno ovvio - lavorando con le immagini come file contenitori non sempre si inietta l'informazione al livello dei pixel, ma si è costretti a operare su un livello di rappresentazione intermedio; è questo il caso, per esempio, delle immagini in formato JPEG, nel quale le immagini vengono memorizzate solo dopo essere state compresse con una tecnica che tende a preservare le loro caratteristiche visive piuttosto che l'esatta informazione contenuta nella sequenza di pixel 2.2 Steganografia su palette-based Image Esiste un altro caso interessante che merita di essere discusso, ed è quello dei formati di immagini che fanno uso di palette (GIF). La palette (tavolozza) è un sottoinsieme prestabilito di colori. Nei formati che ne fanno uso, i pixel della bitmap sono vincolati ad assumere come valore uno dei colori presenti nella palette: in questo modo è possibile rappresentare i pixel con dei puntatori alla palette, invece che con la terna esplicita RGB. Si può osservare che, allo stesso modo in cui avviene con il formato JPEG, non è possibile iniettare informazioni sui pixel prima di convertire l'immagine in formato GIF, perché durante il processo di conversione c'è perdita di informazione. La soluzione che viene di solito adottata per usare immagini GIF come contenitori è dunque la seguente: si riduce il numero dei colori utilizzati dall'immagine a un valore inferiore a 256 ma ancora sufficiente a mantenere una certa qualità dell'immagine, dopodiché si finisce di riempire la palette con colori molto simili a quelli rimasti. A questo punto, per ogni pixel dell'immagine, la palette contiene più di un colore che lo possa rappresentare (uno è il colore originale, gli altri sono quelli simili ad esso che sono stati aggiunti in seguito), quindi abbiamo una possibilità di scelta. Tutte le 5

6 volte che abbiamo una possibilità di scelta fra più alternative, abbiamo la possibilità di nascondere un'informazione: questo è uno dei principi fondamentali della steganografia. Se le alternative sono due possiamo nascondere un bit (se il bit è 0, scegliamo la prima, se è 1 la seconda); se le alternative sono quattro possiamo nascondere due bit (00 -> la prima, 01 -> la seconda, 10 -> la terza, 11 -> la quarta) e così via. La soluzione appena discussa dell'utilizzo di GIF come contenitori è molto ingegnosa ma purtroppo presenta un problema: è facile scrivere un programma che, presa una GIF in ingresso, analizzi i colori utilizzati e scopra le relazioni che esistono tra di essi; se il programma scopre che l'insieme dei colori utilizzati può essere ripartito in sottoinsiemi di colori simili, è molto probabile che la GIF contenga informazione steganografata. Di fatto, questo semplice metodo di attacco è stato portato avanti con pieno successo da diverse persone ai programmi che utilizzano immagini a palette come contenitori, tanto che qualcuno ha finito per sostenere che non è possibile fare steganografia con esse. Per mostrare quanto sia ampia la gamma di tecniche steganografiche, accenniamo a un'altra possibilità di nascondere informazioni dentro immagini GIF. Come abbiamo detto, in questo formato viene prima memorizzata una palette e quindi la bitmap (compressa con un algoritmo che preserva completamente le informazioni) consistente di una sequenza di puntatori alla palette. Se scambiamo l'ordine di due colori della palette e corrispondentemente tutti i puntatori ad essi, otteniamo un file diverso che corrisponde però alla stessa immagine, dal punto di vista dell'immagine il contenuto informativo dei due file è identico. La rappresentazione di immagini con palette è quindi intrinsecamente ridondante, dato che ci permette di scegliere un qualsiasi ordine dei colori della palette (purché si riordinino corrispondentemente i puntatori a essi). Se i colori sono 256, esistono 256! modi diversi di scrivere la palette, quindi esistono 256! file diversi che rappresentano la stessa immagine. Inoltre è abbastanza facile trovare un metodo per numerare univocamente tutte le permutazioni di ogni data palette (basta, per esempio, considerare l'ordinamento sulle componenti RGB dei colori). Dato che abbiamo 256! possibilità di scelta, è possibile codificare log(256!) = 1683 bit, cioè 210 byte. Si noti che questo numero è indipendente dalle dimensioni dell'immagine, in altre parole è possibile iniettare 210 bytes anche su piccole immagini del tipo icone 16x16 semplicemente permutando in modo opportuno la palette. 2.3 Steganografia su immagini JPEG L algoritmo di compressione con perdita può disperdere nel nulla tutte le informazioni, perché non interessa ricostruire interamente il file. Anche se questo potrebbe costituire un problema, se qualcuno utilizza JPEG per comprimere un file, non significa che l algoritmo JPEG sia inutile per chi voglia nascondere delle informazioni nelle immagini. Ci sono due modi per immagazzinare informazioni con JPEG. Il primo è di utilizzare JPEG come strumento per verificare la complessità dell immagine. Il secondo modo è utilizzare parti dello standard per nascondere le informazioni. L algoritmo JPEG può essere un ottimo strumento per identificare il livello di dettaglio di un immagine. Questo livello di dettaglio può essere impiegato per trovare le zone più rumorose dell immagine, dove si possono nascondere i dati. L algoritmo LSB usava semplicemente gli n bit meno significativi per nascondere le informazioni. In ogni caso, la distorsione era uniformemente distribuita in tutta l immagine. Si pensi ad esempio ad una fotografia. Naturalmente, si potrebbe procedere manualmente per trovare le sezioni più significative e più fragili, ma non sarebbe solo una perdita di tempo, ma si dovrebbe trovare qualcuno dall altro capo della conversazione preparato per ricostruire esattamente la stessa ripartizione. 6

7 L algoritmo di compressione JPEG offre un modo automatico per suddividere la foto e per identificare le porzioni più importanti di un immagine; l algoritmo è stato infatti concepito per fare proprio questo lavoro, per aumentare la compressione. L applicazione è semplice: sia f un immagine a 24 bit, nella quale si desiderano nascondere dei dati. Sia JPEG-1 (JPEG(f)) il risultato della prima compressione con f con JPEG e della successiva decompressione. Le differenze tra f e JPEG-1 (JPEG(f)) rivelano quanto rumore sia disponibile per nascondervi le informazioni. Per ogni pixel si può confrontare f con JPEG-1 (JPEG(f)) e determinare quanti bit sono uguali. Se sono uguali solo i primi 4 bit degli 8 che codificano l intensità del blu, si può concludere che a JPEG non importa cosa ci sia negli altri 4 bit. L algoritmo determina che a quei 4 bit può essere assegnato un valore qualunque e che il risultato sarà comunque abbastanza buono. Ciò significa che ci sono 4 bit disponibili per nascondere informazioni. In altre parti dell immagine, tutti gli 8 bit di f possono essere uguali a JPEG-1 (JPEG(f)); in questi bit non è possibile nascondere alcuna informazione. Se si utilizzano JPEG o altri algoritmi con perdita per identificare le aree delle immagini con alti livelli di rumore, è necessario modificare una parte cruciale del sistema. Quando si utilizza un formato GIF o BMP per nascondere informazioni, il destinatario non ha bisogno di avere una copia dell immagine. Se JPEG tenta di individuare angoli e fessure dell immagine in attesa di dati, sia il mittente che il destinatario devono essere in possesso di una copia dell originale. Questo costituisce un limite nel momento in cui le due persone che devono comunicare non si sono mai incontrate prima. Non c è dubbio che il metodo con perdita di JPEG per nascondere le informazioni è un problema che modifica il metodo di base della steganografia. Derek Upham è andato più a fondo scoprendo un altro metodo. L algoritmo JPEG comprime i dati in due passi. Dapprincipio, spezza l immagine in blocchi 8x8 pixel descrivendoli di funzioni cosinusoidi, quindi registra le frequenze di queste funzioni perché servano come descrizione sul blocco di pixel. Upham sostiene che è possibile modificare i bit meno significativi dei valori della frequenza per immagazzinarvi delle informazioni. Se si agisce con attenzione sulle frequenze di trasformazione discreta dei coseni che comprimono i blocchi di dati 8x8 si ha un effetto diverso. Anche se le modifiche apportate possono danneggiare la qualità dell immagine finale, è difficile distinguerne gli effetti. Dopotutto, la trasformazione discreta è già un approssimazione ed è difficile notare differenze in un approssimazione. In sostanza, i bit vengono nascosti controllando se il programma JPEG arrotonda per eccesso o per difetto. Arrotondando per eccesso si ottiene 1, per difetto si ottiene 0. questi numeri possono essere recuperati osservando i bit meno significativi delle frequenza. 3 Software Steganografici per Immagini 3.1 EZ STEGO Il programma EzStego è stato sviluppato da Romana Machado che ha pubblicato la sua ultima versione (EzStego 2.0b4) nel dicembre del Nel sito dedicato al programma può essere scaricata questa versione nel suo formato sorgente java. Licenze: GNU General Public License, per cui non vi è nessuna garanzia sul suo funzionamento o nessuna copertura di danni causati da un uso commerciale del software. Il programma lascia la palette inalterata e riesce a nascondere un bit di dati in ogni pixel di una data immagine, lavorando in questo modo: comincia col formare coppie di colori simili nella palette ordinandole in base alla tonalità di colore. Per ogni coppia, un colore rappresenterà lo 0 e l altro l 1. 7

8 Poi confronta il bit che vuole nascondere con il colore del pixel corrente. Se il pixel già rappresenta tale bit allora rimane invariato, altrimenti il colore del pixel viene convertito al colore adiacente nella coppia all'interno della palette. Queste azioni, solitamente, producono cambiamenti così irrilevanti da non essere visibili all occhio umano. Se con questa tecnica si può stare tranquilli dal punto di vista visuale, ciò non avviene con gli attacchi statistici. La seguente figura mostra cosa succede agli istogrammi delle frequenze di colori prima e dopo l embedding con EzStego. In rete è disponibile la versione 2.0b3 sorgente in Java, sulla quale concentreremo la nostra attenzione. EzStego ha un funzionamento molto semplice, simile alla maggioranza dei programmi steganografici. Il primo passo è quello di scegliere il file Gif sul quale lavorare. Una volta selezionato il file, ne viene fornita una anteprima nella finestra principale. Se il file è un cover e non vi è stato nascosto ancora niente, l unica operazione possibile è Steg. Cliccando sul tasto Steg viene chiesto di scegliere il percorso del file stego di output e poi quello da nascondere. L operazione viene effettuata con successo se le dimensioni del file da nascondere non superano quelle massime consentite dal cover (e visualizzate in basso). Se, invece, l immagine scelta è un file stego EzStego permette di effettuare l Unsteg: chiede di scegliere il percorso e il nome del file contenente il messaggio segreto (può essere un file di qualsiasi tipo) ed effettua l operazione. 8

9 Esempio di attacco: La dimensione del messaggio rappresenta il solo 50% della massima capacità del cover. Non vi sono grosse differenze percepibili dall occhio umano. L algoritmo di filtering rimpiazza la palette originale del file stego prima della modifica con una palette in bianco e nero che rispetta l algoritmo di embedding del programma stesso. Nell immagine filtrata un pixel nero corrisponde a un pixel nel quale è stato nascosto uno 0 steganografico e un pixel bianco corrisponde ad un pixel nel quale è stato nascosto un 1 steganografico. La Figura a sinistra mostra l immagine cover filtrata e per l occhio umano non c è nulla di strano. La Figura a destra mostra l immagine filtrata del file stego contenente un messaggio segreto di Cover filtrato (a) ed immagine stego filtrata (b) dimensione del 50% circa della capacità del cover. La parte bassa del file stego filtrato è identica alla corrispondente parte dell immagine filtrata del cover non contenente messaggi, mentre la parte alta consiste di dati variabili (il messaggio nascosto). A questo punto, è un uomo a dire se vi sono dati nascosti in un file semplicemente osservando l immagine stego filtrata. 3.2 Jsteg Shell Un programma steganografico per le immagini Jpeg è JSteg. Esso riesce a nascondere un bit di dati segreti in ogni coefficiente non-zero. Il processo di hiding è molto simile a quello per i GIF. Tutti i possibili valori dei coefficienti sono accoppiati ai valori simili e ad ognuno viene assegnato un 1 o uno 0. Il coefficiente di ogni blocco viene poi cambiato per fissare lo stego bit. I messaggi nascosti con JSteg non sono così vulnerabili come i file GIF agli attacchi visuali, ma, come EzStego, JSteg subisce il fatto che i coefficienti accoppiati tendono a bilanciarsi l uno con l altro, favorendo attacchi statistici. Jsteg, scritto da Derek Upham e John Korejwa funziona su tutte le versioni di Windows esclusa la E specifico per il formato JPG ed è utilizzabile in due modalità: in linea di comando oppure con un comodo wizard che guida passo passo nelle operazioni e permette di specificare tutti i parametri della versione in linea di comando. Inizialmente il wizard ci chiede se nascondere un file o estrarre un file già nascosto. 9

10 Scegliendo Hide file, si passa a scegliere il file da nascondere e si decide se utilizzare anche la crittografia, con sistema RC4-40, inserendo eventualmente la password. Successivamente, si sceglie il file contenitore e si settano eventualmente opzioni che permettono di applicare lo smoothing, di produrre il file output in toni di grigio, ecc. infine si provvede a salvare il file prodotto, contenente il messaggio segreto. Scegliendo invece Extract file si sceglie il file contenente il messaggio segreto, si inserisce l eventuale passphrase nel caso si sia utilizzata la crittografia e si provvede a salvare il file segreto. L unico difetto di questa interfaccia è che tutte le volte che c'è bisogno di inserire una passphrase, non compaiono i caratteristici asterischi, di conseguenza la passphrase è visibile durante la digitazione. 10