Least Significant Bit ou LSB

Introduction

Une technique fréquemment utilisée en stéganographie pour cacher des informations est la technique du Least Significant Bit, LSB ou bits de poids faible. Contrairement à mon article sur le padding BMP, cette méthode peut être utilisée sur plusieurs formats d'images, tant que celui-ci n'utilise pas de compression avec perte. Il est donc possible de l'utiliser sur les formats BMP, PNG, GIFF... mais ne pourra pas être appliquée au format JPG. L'objectif du LSB est de modifier de façon imperceptible l'image pour cacher de l'information.

Principe

Pour commencer il est nécessaire de comprendre comment sont stockées les informations dans une image. Chaque image est constituée de pixels codés généralement par 3 couleurs : rouge, vert et bleu (RGB). Chaque pixel représente donc une certaine quantité de rouge, une certaine quantité de vert et une certaine quantité de bleue.
Si on prend le cas ou chaque couleur de chaque pixel est codée sur un octet il y a donc 256 valeurs pour une couleur de 0 (la couleur n'est pas présente) à 255.

On peut donc représenter 256^3 soit 16777216 couleurs au total. L'idée est que l'œil humain ne va pas être capable de distinguer parfaitement toutes ces couleurs et que donc de légères modifications sur la couleur des pixels ne seront pas distinguables en tout cas pour l'œil humain.

Prenons un exemple, la couleur suivante est constituée uniquement de rouge et a la valeur 255,0,0 (255 de rouge, 0 de vert et 0 de bleu), la suivante a la valeur 254,0,0.

Comme on peut le voir la différence est difficilement visible. L'image suivante contient les couleurs suivantes sur la première ligne 255,0,0 0,255,0 0,0,255 et sur la deuxième ligne les couleurs suivantes 254,0,0 0,254,0 0,0,254.

Représentation binaire

Le but est donc de trouver un moyen d'altérer la couleur de l'image d'une façon imperceptible. Cette technique va se baser sur la représentation du nombre en binaire. Comme dit précédemment, une couleur est codée sur un octet, soit 8 bits. On peut donc représenter n'importe quelle couleur par une suite de 8 bits. Ce qui est intéressant dans cette approche c'est que chaque bit n'est pas porteur de la même quantité d'information. Le bit de poids faible (le bit le plus à droite) a un poids de 1, c'est à dire que le fait qu'il soit à 1 ou à 0 ne modifiera la valeur finale que de 1, alors que le bit de poids fort (le bit le plus à gauche) a un poids de 128.

Le tableau suivant détaille le poids de chaque bit :

Représentation binaire de 153 = 10011001b

	bit 7	bit 6	bit 5	bit 4	bit 3	bit 2	bit 1	bit 0
Valeur binaire	1	0	0	1	1	0	0	1
Poids du bit	128	64	32	16	8	4	2	1

Pour vérifier : 153 = 1*128 + 0*64 + 0*32 + 1*16 + 1*8 + 0*4 + 0*2 + 1*1

L'idée finale est donc d'altérer les bits qui portent le moins d'informations pour y stocker notre message caché. Etant donné que ces bits sont porteurs de peu d'information, l'aspect visuel de l'image sera peu altéré.

Cacher de l'information

Prenons un exemple concret où nous voulons cacher la lettre "A" dans 3 pixels. Les 3 pixels seront 153,74,186 255,255,255 0,0,0. La lettre "A" a la valeur ASCII 65 soit 01000001b en binaire. Comme dit précédemment, on va modifier les bits de poids faible de chaque couleur pour stocker notre information.

	Pixel 1 Rouge	Pixel 1 Vert	Pixel 1 Bleu	Pixel 2 Rouge	Pixel 2 Vert	Pixel 2 Bleu	Pixel 3 Rouge	Pixel 3 Vert	Pixel 3 Bleu
Valeur Décimale	153	74	186	255	255	255	0	0	0
Valeur Binaire	10011001	01001010	10111011	11111111	11111111	11111111	00000000	00000000	00000000
Bit à cacher	0	1	0	0	0	0	0	1	padding
Couleur finale binaire	10011000	01001011	10111010	11111110	11111110	11111110	00000000	00000001	00000000
Couleur finale	152	75	186	254	254	254	0	1	0

La nouvelle suite de couleur passe à 152,75,186 254,254,254 0,1,0. Comme on peut donc le voir, une légère modification a lieu.

Pour aller plus loin

L'exemple ici porte sur la façon de cacher de l'information dans le bit 0, celui qui est porteur du moins grand nombre d'informations. Il est toutefois possible d'utiliser plusieurs bits comme par exemple les bits 0, 1 et 2. L'image sera au final altérée de façon plus importante, mais la quantité d'information cachée sera plus grande. En stégagnographie tout est question de compromis : Plus on cachera d'information et plus on détériorera le support et donc plus il sera facile de déceler qu'une information est cachée.

Exemple d'information cachée

L'image suivante possède une information cachée dans ses bits de poids de faible. Ici contrairement au padding BMP, aucune chance de ne voir quoique ce soit en ouvrant l'image dans un editeur hexa ;)