应对现实中的 Android 隐写应用
密码学与安全
2018-08-02 v1
摘要
数字图像取证是一个年轻但日趋成熟的领域，涵盖相机识别、伪造图像检测和隐写分析等关键领域。然而，学术成果与执业取证分析师所用的应用之间存在巨大鸿沟。为使学术发现更贴近现实世界实现，使用代表“真实环境”场景的数据十分重要。对于检测由隐写应用创建的隐写图像，使用这些应用生成的图像是理想选择。在本文中，我们展示了使用两种不同方法对来自移动应用的图像进行隐写检测的工作：“签名”检测和机器学习方法。机器学习任务的一个主要挑战是以特定嵌入率从不同的应用生成大量隐写图像。我们的主要贡献之一是使用 Android 模拟器和逆向工程技术生成大型图像数据库的流程。我们开发了用于隐写应用签名检测的算法和工具，并提供了创建机器学习分类器时遇到问题的解决方案。
引用
@article{arxiv.1808.00430,
title = {Tackling Android Stego Apps in the Wild},
author = {Wenhao Chen and Li Lin and Min Wu and Jennifer Newman},
journal= {arXiv preprint arXiv:1808.00430},
year = {2018}
}