2 research outputs found

    Video Steganography Technique Based on Enhanced Moving Objects Detection Method

    Get PDF
    مقدمة: أصبح إخفاء المعلومات عن طريق الفيديو خيارًا شائعًا لحماية البيانات السرية من محاولات القرصنة والهجمات الشائعة على الإنترنت. ومع ذلك ، عند استخدام إطار (إطارات) الفيديو بالكامل لتضمين بيانات سرية ، فقد يؤدي ذلك إلى تشويه بصري. طرق العمل: هذا العمل هو محاولة لإخفاء صورة سرية حساسة داخل الأجسام المتحركة في مقطع فيديو بناءً على فصل الكائن عن خلفية الإطار واختيارها وترتيبها حسب حجم الكائن لتضمين الصورة السرية. يتم استخدام تقنية XOR مع البتات العكسية بين بتات الصورة السرية وبتات الكائن المتحرك المكتشفة للتضمين. توفر الطريقة المقترحة مزيدًا من الأمان وعدم الإدراك حيث يتم استخدام الكائنات المتحركة للتضمين ، لذلك من الصعب ملاحظة التغييرات في الكائنات المتحركة بدلاً من استخدام منطقة الخلفية للتضمين في الفيديو. تم إجراء مزيد من التطوير للطريقة المقترحة في مجال إخفاء المعلومات بالفيديو من خلال تطبيق النموذج المكاني مع النموذج الإحصائي. تم أيضًا تطبيق أنماط LSB الإضافية لتقييم قدرة النهج المقترح في اكتشاف الأجسام المتحركة. بالإضافة إلى تقييم متانة الطريقة المقترحة ضد الهجمات المختلفة مثل ضوضاء الملح والفلفل والتصفية المتوسطة. الاستنتاجات: أظهرت النتائج التجريبية جودة بصرية أفضل لفيديو stego مع قيم PSNR تتجاوز 70 ديسيبل ، وهذا يشير إلى أن الطريقة المقترحة تعمل دون إحداث تشويه كبير في الفيديو الأصلي والرسالة السرية المرسلة.Video steganography has become a popular option for protecting secret data from hacking attempts and common attacks on the internet. However, when the whole video frame(s) are used to embed secret data, this may lead to visual distortion. Materials and Methods: This work is an attempt to hide sensitive secret image inside the moving objects in a video based on separating the object from the background of the frame, selecting and arranging them according to object's size for embedding secret image. The proposed approach reverses the secret image bits and uses XOR technique between the reversed bits and the detected moving object bits for embedding. The proposed approach provides more security and imperceptibility as the moving objects are used for embedding, so it is difficult to notice the changes in the moving objects instead of using background area for embedding in the video. Further development to the proposed approach in the area of video steganography has been done by applying spatial model in combination with statistical model. Additional LSB styles have been also applied to evaluate the ability of the proposed approach in detecting moving objects. In addition to evaluating the robustness of the proposed approach against different attacks such as salt and pepper noise and median filtering. Results: The experimental results showed the better visual quality of the stego video with PSNR values exceeding 70 dB, this indicates that the proposed method works without causing much distortion in the original video and transmitted secret message. Conclusion: The experimental proof of the proposed approach can successfully detect and embed secret image. Also, it provides more security and imperceptibility as the data was hidden in the moving objects and the updates in the moving objects are difficult to notice rather than the static region in a vide

    Building a Statistical Model to Detect Foreground Objects and using it in Video Steganography

    Get PDF
    أصبح إخفاء المعلومات بالفيديو خيارًا شائعًا لحماية البيانات السرية من محاولات القرصنة والهجمات الشائعة على الإنترنت. ومع ذلك ، عند استخدام إطار (إطارات) الفيديو بالكامل لتضمين بيانات سرية قد تؤدي إلى تشويه بصري. هذا العمل هو محاولة لإخفاء صورة سرية حساسة داخل الأجسام المتحركة في مقطع فيديو بناءً على فصل الكائن عن خلفية الإطار واختيارها وترتيبها حسب حجم الكائن لتضمين الصورة السرية. يتم استخدام تقنية XOR مع البتات العكسية بين بتات الصورة السرية وبتات الكائن المتحرك المكتشفة للتضمين. توفر الطريقة المقترحة مزيدًا من الأمان وعدم الإدراك حيث يتم استخدام الكائنات المتحركة للتضمين ، لذلك من الصعب ملاحظة التغييرات في الكائنات المتحركة بدلاً من استخدام منطقة الخلفية للتضمين في الفيديو. أظهرت النتائج التجريبية جودة بصرية أفضل لفيديو stego مع قيم PSNR تتجاوز 58 ديسيبل ، وهذا يشير إلى أن الطريقة المقترحة تعمل دون التسبب في تشويه كبير في الفيديو الأصلي والرسالة السرية المرسلة.Video steganography has become a popular option for protecting secret data from hacking attempts and common attacks on the internet. However, when the whole video frame(s) are used to embed secret data, this may lead to visual distortion. This work is an attempt to hide sensitive secret image inside the moving objects in a video based on separating the object from the background of the frame, selecting and arranging them according to object's size for embedding secret image. The XOR technique is used with reverse bits between the secret image bits and the detected moving object bits for embedding. The proposed method provides more security and imperceptibility as the moving objects are used for embedding, so it is difficult to notice the changes in the moving objects instead of using background area for embedding in the video. The experimental results showed the better visual quality of the stego video with PSNR values exceeding 58 dB, this indicates that the proposed method works without causing much distortion in the original video and transmitted secret message
    corecore