L'une des méthodes de stéganalyse les plus précises contre le LSB. Classe les groupes de pixels en "réguliers" (R) et "singuliers" (S). Une stéganographie LSB crée une asymétrie mesurable entre R et S, révélant non seulement la présence mais aussi une estimation du taux d'intégration.
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Développée en 2001 par Fridrich, Goljan et Du, la RS Analysis peut non seulement détecter la stéganographie LSB mais aussi estimer le taux d'intégration.
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Classe les groupes de pixels en Réguliers (R), Singuliers (S) et Inutilisables (U). Un fichier normal présente R > S ; un fichier LSB-stéganographié présente R ≈ S.
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Efficace même à faible taux d'intégration (dès ~10%), ce qui la rend bien plus précise que le chi-carré pour les charges légères.
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Vulnérable aux méthodes adaptatives (HUGO, WOW) qui préservent intentionnellement les propriétés R/S.
PRINCIPE DE LA RS ANALYSIS ────────────────────────────────────────────────────────── Groupes de 4 pixels consécutifs → test de "flipping" du LSB ┌─────────────────────────────────────────────────────┐ │ Pixel group : [126, 127, 128, 129] │ │ Fonction de bruit : f(x) = variation entre voisins │ │ │ │ RÉGULIER (R) : f(flip_LSB) > f(original) │ │ SINGULIER (S) : f(flip_LSB) < f(original) │ └─────────────────────────────────────────────────────┘ Image innocente Image stéganographiée (LSB) ───────────────── ──────────────────────────── R >> S R ≈ S R >> S⁻ R ≈ S⁻ │ │ └─ Naturel ✓ └─ Anomalie détectée ✗ Estimation du taux : résolution d'un système polynomial → Précision : ±2% pour un taux > 10%