Non c'è nulla di sorprendente o straordinario nelle decine di migliaia di immagini che un team di ricerca della Iowa State University ha trascorso gli ultimi 18 mesi a raccogliere per un nuovo database.

Jennifer Newman, un professore associato di matematica che guida il team per conto del Center for Statistics and Applications in Forensic Evidence con sede nello Iowa State, dice che non sono interessati all'estetica o alle foto degne di essere incorniciate. Infatti, le immagini poco illuminate e sovraesposte rendono il database prezioso per i ricercatori interessati alla steganalisi.

"Le immagini nel database sono di scene ordinarie, e abbiamo volutamente raccolto immagini di scarsa qualità in diversi ambienti di impostazione della fotocamera, " ha detto Newman. "Abbiamo scoperto che le impostazioni possono influenzare il modo in cui funziona il rilevamento della steganalisi".

La steganalisi è di crescente interesse per gli investigatori forensi che analizzano foto digitali, che potrebbe contenere contenuti nascosti relativi a un procedimento penale. La steganografia, un metodo nascosto per inviare messaggi senza essere scoperti, risale all'antica Grecia. Si è evoluto con la tecnologia, ha detto Newman. Ora, chiunque disponga di un semplice algoritmo - disponibile tramite una varietà di app gratuite - può manipolare il codice di un'immagine o di qualsiasi file digitale, come un documento Word o PDF, per nascondere un messaggio.

A differenza della crittografia, che non maschera la presenza di un messaggio, la steganografia "nasconde il messaggio in bella vista" in modo che chi guarda la foto non sospetti che contenga testo nascosto, ha detto Newman. Aiutare gli investigatori forensi a identificare e decodificare questi messaggi è l'obiettivo finale dei ricercatori, ma prima devono stabilire una base per la steganalisi, o rilevamento del passo.

È qui che Newman e i colleghi Yong Guan, professore associato di ingegneria elettrica e informatica all'ISU; e Min Wu, presso l'Università del Maryland, insieme a un team di laureati e studenti universitari ISU stanno concentrando i loro sforzi. Armato di quasi due dozzine di diversi modelli di telefoni cellulari, i ricercatori ne hanno presi più di 50, 000 immagini originali per il database StegoDB, dovrebbe partire alla fine di marzo. Ora i ricercatori di tutto il mondo hanno un catalogo di immagini di telefoni cellulari da utilizzare per la formazione e il test degli strumenti di rilevamento della steganalisi.

"Se non hai il database per testare le immagini, da dove inizi? Speriamo che altri ricercatori possano esaminare i dati che raccogliamo e sviluppare un'analisi statistica quantitativa utile in un tribunale, " ha detto Newman.

La tecnologia crea un bisogno

I database pubblici di steganalisi esistenti includono solo immagini di fotocamere fisse. Con l'uso diffuso delle fotocamere dei cellulari, I ricercatori dell'ISU hanno riconosciuto la necessità di dati specifici per le immagini dei telefoni cellulari per aiutare nello sviluppo e nel test degli strumenti di rilevamento della steganalisi. Newman dice che perché le impostazioni della fotocamera, che sono unici per ogni marca e modello di telefono, possono influenzare l'affidabilità di uno strumento, è necessario verificare le incongruenze.

Considerando la moltitudine di marche e modelli di telefoni, è un compito arduo, ma Newman dice che la squadra è pronta per la sfida. Uno degli obiettivi di CSAFE è introdurre un quadro statistico per le prove nei procedimenti penali che attualmente non esiste, lei disse. Secondo un rapporto della National Academy of Sciences del 2009, solo il DNA era affidabile, tassi di errore quantificabili associati alle conclusioni. Newman afferma che ciò significa che non esiste alcuna validità statistica o supporto scientifico per prove come impronte digitali, segni di morsi, proiettili o immagini stego.

"Questa è una prova preziosa che può aiutare a escludere i sospetti in un caso, ma è necessario identificare la forza o la mancanza di forza delle prove, " Newman ha detto. "Come scienziati, il nostro lavoro è incentrato sulla quantificazione di ciò che è noto e di ciò che è sconosciuto. Stiamo definendo i confini di ciò che è statisticamente noto e statisticamente incerto per queste arene forensi".

La determinazione di questi confini statistici consente quindi a un perito di testimoniare con un grado di certezza che una foto raccolta come prova provenga da un modello di telefono specifico e la probabilità che contenga contenuti nascosti, lei disse. Ci vorranno anni di ricerca per arrivare a questo punto, ma Newman afferma che il lavoro potrebbe avvantaggiare gli investigatori in casi di pornografia infantile e furto di proprietà intellettuale. Come esempio, ha spiegato che sempre più aziende sono interessate alla tecnologia per scansionare i file elettronici in uscita per rilevare se un dipendente sta inviando di nascosto informazioni sensibili a qualcuno al di fuori dell'azienda.

Nuova area da esplorare

Newman afferma che la steganalisi è un campo relativamente giovane con diverse applicazioni inesplorate. Ciò crea opportunità per i ricercatori di esplorare e contribuire al quadro. Lei ei suoi colleghi hanno presentato alcune delle loro scoperte iniziali a conferenze su computer forensics e immagini multimediali. Il lavoro non sarebbe possibile senza l'esperienza combinata del team in matematica, statistiche, informatica, ingegneria e fisica.

Il team continuerà a raccogliere foto scattate con diversi modelli di telefono per espandere il database. Newman dice che sia efficace, i ricercatori hanno bisogno di un'ampia varietà di immagini per una maggiore applicabilità.