3 research outputs found
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
İmge içerisine LSB eşleştirme alanı tabanlı kayıplı imge gizleyen yüksek kapasiteli tersinir sırörtme yöntemi
06.03.2018 tarihli ve 30352 sayılı Resmi Gazetede yayımlanan “Yükseköğretim Kanunu İle Bazı Kanun Ve Kanun Hükmünde Kararnamelerde Değişiklik Yapılması Hakkında Kanun” ile 18.06.2018 tarihli “Lisansüstü Tezlerin Elektronik Ortamda Toplanması, Düzenlenmesi ve Erişime Açılmasına İlişkin Yönerge” gereğince tam metin erişime açılmıştır.Sırörtme, iletişim dışındaki kişilerin ilk bakıştaki tespitlerini önlemek üzere gizli verinin masum görünen bir taşıyıcı ortam içine gizlenerek iletilmesi yöntemidir. Sırörtmede gizli verinin varlığından iletişim dışındakiler habersizdir. Sırörtme, imge, video, ses veya metin dosyalarına uygulanabilir. Bu tez çalışmasında, renkli imgeler içine renkli imge gizleyen yeni veri gizleme yöntemleri önerilmiştir. Önerilen yöntemlerin ilk üçü tersinir olmayan veri gizleme yöntemleridir. Tersinir olmayan yöntemler örtü imgeyi eşit çerçevelere bölerek mevcut bitlerle eşleştirme alanları oluşturmaktadır. Gizlenecek veri, eşleştirme alanları ile karşılaştırılarak gizlemeye uygun olup olmadıkları tespit edilir. Eşleşme oluştuğunda, gizli verinin yeri işaretlenir. Gizlenen veri, mevcut bitlerle temsil edildiği için sadece işaretleme işleminde bit değişikliği oluşur. Diğer üç yöntem ise tersinir yöntemlerdir. Tersinir yöntemler, 24-bit renkli imge içerisine yüksek kapasitede kayıplı 24-bit renkli imge gizlemektedir. Tersinir yöntemlerde, eşleştirme yöntemine göre değişiklik gösteren eşleştirme alanı aralıkları oluşturulur. Gizlenecek imge eşit parçalara bölünür ve her parçanın girdiği eşleştirme aralığına göre kodlanarak gizleme işlemi yapılır. Önerilen yöntemler, örtü imgede en az değişiklik yaparak en fazla veriyi gizlemeye çalışır. Önerilen yöntemlerin sıraçma algoritmalarına karşı başarımını test etmek için rasgele seçilen 150 imgeye veriler gizlenmiş ve imge bozulma ölçüm yöntemleri ile değerlendirilmiştir. Tez çalışmasında önerilen tersinir yöntemler, literatürdeki yöntemlere göre kapasite olarak iki kat daha verimli, değişiklik analizi olarak %10 daha düşük PSNR değeri elde etmiştir.Steganography is a data hiding method in an innocent media to prevent initial observations from third parties. Thus, third parties are not aware of the presence of the secret data when steganography is concerned. Steganography can be applied to image, video, audio or text files. In this thesis, a set of new data hiding methods have been proposed for still images. The first three are irreversible methods which divide cover media into equal mapping areas to match the bits of secret data. The mapping areas are tested whether they are suitable for hiding the bits of the secret data. If so, the location of the hidden bits are marked. Since the secret data are represented by existing bits in the cover file, cover bits can be changed only during marking procedures. The next proposed three methods are reversible by which high capacity lossy images can be hidden into images. In reversible methods, the mapping areas are created in determined coded ranges. Proposed methods try to embed as much as possible secret data with a minimum change in cover bits. The method proposed have been tested comprehensively against well-known steganalysis algorithms using 150 image files embedded with secret data then the image distortion parameters have been evaluated. The proposed reversible methods have achieved two times better capacity and %10 lower distortion rate as PSNR compared to the studies in the literature