Otimização do modelo de esteganografia LSB em imagens utilizando algoritmos bioinspirados

Abstract

A cibersegurança ocupa um papel central na tecnologia atual, com destaque para o tráfego seguro de arquivos digitais, contexto no qual a esteganografia atua como ferramenta fundamental para o compartilhamento oculto de informações em imagens. Este trabalho propõe uma nova abordagem para a substituição LSB (Least Significant Bit) baseada na inserção não sequencial de bits, modelando o processo como um problema de otimização para identificar a combinação ideal entre imagem de cobertura e estratégia de inserção. Para tal, foram aplicados os algoritmos DFS (Depth-First Search), Guloso, ACO (Ant Colony Optimization) e GA (Genetic Algorithm). Os resultados demonstram que o modelo proposto, aliado às meta-heurísticas (ACO e GA), apresentou desempenho promissor frente à esteganálise, superando o LSB convencional nas métricas de diferença de intensidade, PSNR e SSIM. A utilização de algoritmos bioinspirados otimizou significativamente o tempo de busca pela melhor estratégia. Por fim, a estrutura de árvore de bitsets desenvolvida estabelece uma base para avanços na esteganografia LSB, permitindo que trabalhos futuros explorem novos métodos de busca e aprimorem a geração de soluções.