Advanced Intelligent Data Hiding Using Video Stego and Convolutional Neural Networks

        إخفاء المعلومات هو تقنية لإخفاء البيانات السرية ضمن ملفات أخرى من نفس النوع أو في أنواع أخرى. وتعد تقنية إخفاء البيانات من التقنيات الضروريه في أمن المعلومات الرقمية. يهدف هذا العمل إلى تصميم طريقة إخفاء المعلومات في الاتصال الإلكتروني (ستيجانوجرافيا) يمكنها إخفاء رسالة داخل صور ملف الفيديو بشكل فعال. في هذا العمل ، نحاول اقتراح نموذج إخفاء المعلومات بالفيديو من خلال تدريب نموذج لإخفاء الفيديو (أو الصور) داخل فيديو آخر باستخدام الشبكات العصبية الألتفافية (CNN). في النموذج المقترح يتم تدريب CNN بشكل متزامن لتوليد عمليات الكشف والاختباء ، وهي مصممة للعمل بشكل مزدوج (أي يتم تدريب الشبكتين بنفس الوقت). يحتوي هذا النموذج على إستراتيجية جيدة لأنماط الصور ، والتي تساعد على اتخاذ قرارات لتحديد أي أجزاء من صورة الغلاف يجب أن تكون زائدة عن الحاجة ، والتي تسمح بأخفاء المزيد من وحدات البكسل هناك. يمكن تنفيذ CNN باستخدام مكتبة (keras)، جنبًا إلى جنب مع مكتبة (tensorflow). بالإضافة إلى ذلك ، تم استخدام صور ملونه (RGB)عشوائية من مجموعة بيانات " ImageNet" لتدريب النموذج المقترح (حوالي 45000 صورة بالحجم (256 × 256)). تم تدريب النموذج المقترح باستخدام صور عشوائية مأخوذة من قاعدة بيانات ImageNet ويمكنه العمل على الصور المأخوذة من مجموعة واسعة من المصادر. ومن خلال توفير مساحة على الصورة عن طريق إزالة المساحة الزائدة ، يمكن زيادة كمية البيانات المخفية (تحسين السعة). ونظرًا لأن الأوزان معمارية النموذج يتم توزيعهما بشكل عشوائي ، فلا يمكن معرفة الطريقة الفعلية التي ستخفي الشبكة بها البيانات لأي شخص ليس لديه الأوزان. علاوة على ذلك ، تم التشفير بطريقة  خلط الكتلة (block-shuffling) كطريقة تشفير لتحسين الأمان ؛ وأيضا تم استخدام طرق تحسين الصورة لتحسين جودة الصور الناتجة. واظهرت النتائج ، أن الطريقة المقترحة حققت مستوى أمان عالي، وقدرة تضمين عالية. بالإضافة إلى ذلك ، اظهرت النتائج أن النظام حقق نتائج جيدة في إمكانية الرؤية والهجمات، حيث نجحت الطريقة المقترحة في خداع المراقب وبرنامج تحليل ستيجانوجرافيا.Steganography is a technique of concealing secret data within other quotidian files of the same or different types. Hiding data has been essential to digital information security. This work aims to design a stego method that can effectively hide a message inside the images of the video file.  In this work, a video steganography model has been proposed through training a model to hiding video (or images) within another video using convolutional neural networks (CNN). By using a CNN in this approach, two main goals can be achieved for any steganographic methods which are, increasing security (hardness to observed and broken by used steganalysis program), this was achieved in this work as the weights and architecture are randomized. Thus, the exact way by which the network will hide the information is unable to be known to anyone who does not have the weights.  The second goal is to increase hiding capacity, which has been achieved by using CNN as a strategy to make decisions to determine the best areas that are redundant and, as a result, gain more size to be hidden. Furthermore, In the proposed model, CNN is concurrently trained to generate the revealing and hiding processes, and it is designed to work as a pair mainly. This model has a good strategy for the patterns of images, which assists to make decisions to determine which is the parts of the cover image should be redundant, as well as more pixels are hidden there. The CNN implementation can be done by using Keras, along with tensor flow backend. In addition, random RGB images from the "ImageNet dataset" have been used for training the proposed model (About 45000 images of size (256x256)). The proposed model has been trained by CNN using random images taken from the database of ImageNet and can work on images taken from a wide range of sources. By saving space on an image by removing redundant areas, the quantity of hidden data can be raised (improve capacity). Since the weights and model architecture are randomized, the actual method in which the network will hide the data can't be known to anyone who does not have the weights. Furthermore, additional block-shuffling is incorporated as an encryption method to improved security; also, the image enhancement methods are used to improving the output quality. From results, the proposed method has achieved high-security level, high embedding capacity. In addition, the result approves that the system achieves good results in visibility and attacks, in which the proposed method successfully tricks observer and the steganalysis program

Deep Learning for Reversible Steganography: Principles and Insights

Deep-learning\textendash{centric} reversible steganography has emerged as a promising research paradigm. A direct way of applying deep learning to reversible steganography is to construct a pair of encoder and decoder, whose parameters are trained jointly, thereby learning the steganographic system as a whole. This end-to-end framework, however, falls short of the reversibility requirement because it is difficult for this kind of monolithic system, as a black box, to create or duplicate intricate reversible mechanisms. In response to this issue, a recent approach is to carve up the steganographic system and work on modules independently. In particular, neural networks are deployed in an analytics module to learn the data distribution, while an established mechanism is called upon to handle the remaining tasks. In this paper, we investigate the modular framework and deploy deep neural networks in a reversible steganographic scheme referred to as prediction-error modulation, in which an analytics module serves the purpose of pixel intensity prediction. The primary focus of this study is on deep-learning\textendash{based} context-aware pixel intensity prediction. We address the unsolved issues reported in related literature, including the impact of pixel initialisation on prediction accuracy and the influence of uncertainty propagation in dual-layer embedding. Furthermore, we establish a connection between context-aware pixel intensity prediction and low-level computer vision and analyse the performance of several advanced neural networks