No hay nada sorprendente o notable en las decenas de miles de imágenes que un equipo de investigación de la Universidad Estatal de Iowa ha pasado los últimos 18 meses recopilando para una nueva base de datos.

Jennifer Newman, un profesor asociado de matemáticas que dirige el equipo en nombre del Centro de Estadísticas y Aplicaciones en Evidencia Forense con sede en el estado de Iowa, dice que no les interesa la estética ni las fotos dignas de enmarcar. De hecho, las imágenes escasamente iluminadas y sobreexpuestas hacen que la base de datos sea valiosa para los investigadores interesados ​​en el esteganálisis.

"Las imágenes de la base de datos son de escenas normales, y recopilamos deliberadamente imágenes de baja calidad en diferentes entornos de configuración de la cámara, ", Dijo Newman." Hemos descubierto que la configuración puede influir en qué tan bien funciona la detección de esteganálisis ".

Steganalysis es de creciente interés para los investigadores forenses que analizan fotografías digitales, que puede contener contenido oculto relacionado con un caso penal. La esteganografía, un método encubierto para enviar mensajes sin detección, se remonta a la antigua Grecia. Ha evolucionado con la tecnología, Dijo Newman. Ahora, cualquier persona con un algoritmo simple, disponible a través de una variedad de aplicaciones gratuitas, puede manipular el código de una imagen o cualquier archivo digital, como un documento de Word o PDF, para ocultar un mensaje.

A diferencia del cifrado, que no enmascara la presencia de un mensaje, la esteganografía "oculta el mensaje a simple vista" para que alguien que mire la foto no sospeche que contiene texto oculto, Dijo Newman. Ayudar a los investigadores forenses a identificar y decodificar estos mensajes es el objetivo final de los investigadores, pero primero deben establecer una base para el esteganálisis, o detección de steg.

Ahí es donde Newman y sus colegas Yong Guan, profesor asociado de ingeniería eléctrica e informática en ISU; y Min Wu, en la Universidad de Maryland, junto con un equipo de estudiantes de grado y posgrado de ISU están enfocando sus esfuerzos. Armado con casi dos docenas de modelos diferentes de teléfonos celulares, los investigadores han tomado más de 50, 000 imágenes originales para la base de datos StegoDB, se espera que se lance a finales de marzo. Ahora, los investigadores de todo el mundo tienen un catálogo de imágenes de teléfonos móviles que se pueden utilizar para entrenar y probar herramientas de detección de esteganálisis.

"Si no tiene la base de datos para probar imágenes, ¿Por dónde empiezas? Esperamos que otros investigadores puedan ver los datos que recopilamos y desarrollar un análisis estadístico cuantitativo que sea útil en un tribunal de justicia. "Dijo Newman.

La tecnología crea una necesidad

Las bases de datos de esteganálisis públicas existentes solo incluyen imágenes de cámaras fijas. Con el uso generalizado de las cámaras de los teléfonos móviles, Los investigadores de ISU reconocieron la necesidad de datos específicos de las imágenes de teléfonos móviles para ayudar en el desarrollo y prueba de herramientas de detección de esteganálisis. Newman dice que porque la configuración de la cámara, que son exclusivos de cada marca y modelo de teléfono, puede afectar la confiabilidad de una herramienta, es necesario probar las inconsistencias.

Teniendo en cuenta la multitud de marcas y modelos de teléfonos, esa es una tarea desalentadora, pero Newman dice que el equipo está preparado para el desafío. Uno de los objetivos de CSAFE es introducir un marco estadístico para la evidencia en casos penales que no existe actualmente, ella dijo. Según un informe de la Academia Nacional de Ciencias de 2009, solo el ADN tenía confiable, tasas de error cuantificables asociadas con las conclusiones. Newman dice que eso significa que no hay validez estadística o apoyo científico para evidencia como huellas dactilares, marcas de mordida, viñetas o imágenes stego.

"Esta es una evidencia valiosa que puede ayudar a descartar sospechosos en un caso, pero debe identificar la solidez o la falta de solidez de la evidencia, ", Dijo Newman." Como científicos, nuestro trabajo se centra en cuantificar lo que se conoce y lo que se desconoce. Estamos estableciendo límites de lo que es estadísticamente conocido y estadísticamente incierto para estos campos forenses ".

La determinación de estos límites estadísticos permite que un testigo experto testifique con cierto grado de certeza que una foto recopilada como evidencia proviene de un modelo de teléfono específico y la probabilidad de que contenga contenido oculto. ella dijo. Se necesitarán años de investigación para llegar a este punto, pero Newman dice que el trabajo puede beneficiar a los investigadores en casos de pornografía infantil y robo de propiedad intelectual. Como ejemplo, Explicó que cada vez más empresas están interesadas en la tecnología para escanear archivos electrónicos salientes para detectar si un empleado está enviando información confidencial de forma encubierta a alguien fuera de la empresa.

Nueva área de exploración

Newman dice que el esteganálisis es un campo relativamente joven con varias aplicaciones inexploradas. Esto crea oportunidades para que los investigadores exploren y contribuyan al marco. Ella y sus colegas presentaron algunos de sus hallazgos iniciales en conferencias sobre informática forense e imágenes multimedia. El trabajo no sería posible sin la experiencia combinada del equipo en matemáticas, Estadísticas, informática e ingeniería y física.

El equipo continuará recopilando fotos tomadas con diferentes modelos de teléfonos para expandir la base de datos. Newman dice que para que sea eficaz, los investigadores necesitan una amplia variedad de imágenes para una mayor aplicabilidad.