SISTEMA DE MIMETISMO BASADO EN GRAMTICA PARA OCULTAMIENTO DE INFORMACIN

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SISTEMA DE MIMETISMO BASADO EN GRAMÁTICA PARA
OCULTAMIENTO DE INFORMACIÓN

• Fátima Margarita Lechuga Blanco
  lechugafresca_at_hotmail.com

• Mario César Lima Rodríguez
• mario_lima_rgz_at_hotmail.com

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Descripción
En este trabajo se presenta una forma de ocultar
y recuperar mensajes dentro de texto apoyandose
en gramáticas libres de contexto
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• Este sistema es una aplicación esteganográfica

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Esteganográfia

• Es la ciencia ó arte de ocultar un mensaje dentro
  de otro, de tal forma que no se detecte la
  existencia del mensaje original

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Ejemplos de aplicaciones esteganográficas

• Imágen dentro de una imágen

• Imágen dentro de un texto

• Texto dentro de una imágen

• Texto dentro de texto

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Proposito
Ocultar y recuperar un mensaje dentro de un texto
apoyándonos de gramáticas
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EjemploMensaje a OcultargatoRegla GramaticalO
? sTexto con Mensaje Oculto Mira al gato blanco
en la casa
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Diagrama general del sistema
Ejemplos de texto
Gramática
Ocultador
Extractor
Mensaje
Mensaje
Texto con Mensaje
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Para poder desarrollar el sistema nos apoyamos en
un generador de textos y un manejador de
gramáticas
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Texto de ejemplo
Generador de Tablas
Matrices de frecuencias
Tabla de palabras
Generador de Texto
Generador de Texto
Texto
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Caminos de Markov y Matrices
de frecuencia aplicados a la
generación de texto
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Por ejemplo, si tenemos el siguiente texto

• El perro ladra mucho
• El perro muerde
• El gato blanco
• El perro blanco

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Genera el siguiente camino de Markov
3/4
1
1/3
ladra
mucho
perro
1/3
el
muerde
1/3
gato
1/4
blanco
1
Donde cada posible camino tiene una frecuencia de
ocurrencia, la cual esta representada en la
matriz de frecuencias.
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Representación Matricial del camino de Markov
15
Si tenemos el siguiente texto de ejemplo
el perro ladra en su casa. el perro blanco está
en la casa. un perro está en el jardín. un gato
blanco.
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Este texto generaría esta matriz de frecuencias
17
Donde cada uno de los renglones y columnas de la
matriz generada corresponde a cada una de las
palabras diferentes que se encuentran en el texto
de ejemplo
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Generación de texto a partir de la matriz de
frecuencias
19
Se selecciona aleatoriamente una palabra en este
caso perro , se posiciona en el renglón que
corresponde a esta palabra y se comienza a
generar texto a partir de ella.
20
(No Transcript)
21
Para lo cual se selecciona una de las columnas
que sea diferente de 0 dentro del renglón
perro, y tomamos la palabra que corresponde
a la columna seleccionada, en este caso está.
22
perro
23
Se posiciona en el renglón que corresponde a la
nueva palabra seleccionada, en este caso está
y se continua generando texto a partir de
ella.
24
perro está
25
Para lo cual se selecciona una de las columnas
que sea diferente de 0 dentro del renglón
está, y buscamos la palabra que corresponde a
la columna seleccionada, en este caso en.
26
perro está
27
Se selecciona la palabra en este caso en y se
posiciona en el renglón que corresponde a esta
palabra y se comienza a generar texto a partir de
ella.
28
perro está en
29
Así sucesivamente hasta que se cumpla la
condición de terminación. (Que en este caso es
cuando genera un punto . o cuando genera más de
10 palabras).
30
perro está en
31
perro está en el
32
perro está en el jardín
33
perro está en el jardín.
34
A partir del generador de textos ya se pueden
ocultar mensajes como se ve a continuación.
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Reglas gramáticales
Matrices de frecuencias
Tabla de unidades léxicas
Ocultador
Mensaje
Texto con Mensaje
Módulo Ocultador
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Para ocultar el mensaje se requiere generar texto
alrededor de la o las palabras a ocultar
37
Si la palabra que deseamos ocultar es está
Primero, ocultamos hacia delante a partir de la
palabra está
38
Localización de la palabra está como renglón en
la matriz de frecuencias
39
está
40
Generación de texto hacia adelante a partir de la
palabra está
41
está en
42
está en la
43
está en la casa
44
está en la casa.
45
Generación de texto hacia atrás a partir de la
palabra está
46
Localización de la palabra está como columna
en la matriz de frecuencias y generación de texto
hacia atrás.
47
está en la casa.
48
blanco está en la casa.
49
gato blanco está en la casa.
50
un gato blanco está en la casa.
51
Ya que se oculto un Mensaje el siguiente
problema es extraerlo por lo que se desarrollo
el Módulo Extractor.
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Reglas gramáticales
Tabla de unidades léxicas
Texto con Mensaje
Extractor
Mensaje
Módulo Extractor
53
El Módulo Extractor recibe como entrada el texto
con el mensaje oculto y la gramática que indica
de que tipo es el mensaje
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Para extraer el mensaje que se encuentra en el
siguiente texto

• un gato blanco está en la casa.
• Si se tiene la siguiente regla gramática
• O?v

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El manejador de gramáticas va verificando cada
una de las palabras del texto con el mensaje
oculto, si la palabra verificada es del tipo que
indica la gramática, la extrae, de no ser así
pasa a la siguiente palabra.
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(No Transcript)
57
En este caso como la palabra está es la primera
palabra que aparece del tipo v,el sistema la
extrae
58
Como se ve en el ejemplo, el Módulo Extractor,
extrae la primera palabra de tipo v que
encuentra, por lo que el Módulo Ocultador debe
asegurar que no se inserte una palabra de tipo v
antes de la que queremos ocultar.
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Con lo cual se observa que existe una relación
entre el generador de texto y el manejador de
gramáticasen el Módulo Ocultador
60
Por ejemplo si se tiene la siguiente regla
gramatical
O?p s v y el texto con mensaje oculto ?1 p ?2 s
?3 v ?4 el Modulo Extractor, extrae la primera
palabra de tipo p, luego la que sigue de tipo s
y finalmente la que sigue de tipo v
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Por lo que el Módulo Ocultador debe verificar que
no se inserte una palabra de tipo p antes de la
primera palabra a ocultar, ni una de tipo s entre
la primera y la segunda o una de tipo v entre la
segunda y la tercera
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La relacion que se da entre el Módulo Ocultador y
el Módulo Extractor es mediante la gramáticaya
que el modulo ocultador oculta el mensaje de
acuerdo a la gramática y el extractor extrae
siguiendo la misma gramática
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Con lo que la Gramática es la llave que permite
ocultar y recuperar mensajes en este sistema
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Bibliografía

• James Martin, Diseño de sistemas de computadores
  en tiempo real.Editorial Diana.
• CeNaC, Organo de divulgación bimestral.
• Karen A. Lemone, Fundamentos de
  compiladores,Editorial CECSA.
• Hopcroft-Ullman, Introducción a la teoría de
  autómatas, lenguajes y computación. Editorial
  CECSA.
• Sheldom M. Ross, Introducción a los modelos
  probabilistícos. Editorial Academic Press
• Johnson Baugh, Matemáticas discretas. Grupo
  editorial Iberoamericana.
• Jagjit Singh, Teoría de la información del
  lenguaje y de la cibernética. Alianza editorial.

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Conclusiones