2 research outputs found

    Information Hiding Based on DNA Sequences

    Get PDF
    يعد أمن المعلومات مصدر قلق رئيسي، خاصة في ضوء التوسع السريع في استخدام الإنترنت في السنوات الأخيرة. نتيجة لهذا التوسع، كانت هناك حالات وصول غير قانوني، والتي تم تخفيفها من خلال اعتماد مجموعة متنوعة من بروتوكولات الاتصال الآمن، بما في ذلك التشفير وإخفاء البيانات. في السنوات الأخيرة، كانت هناك زيادة في استخدام الحمض النووي للتشفير وإخفاء البيانات كناقل، مع الاستفادة من قدراته الجزيئية الحيوية. في إخفاء البيانات. نتيجة لذلك، في نهج إخفاء البيانات، يتم استخدام قواعد الحمض النووي كناقل للمعلومات لتعزيز الأمن. يندمج علم إخفاء المعلومات والتشفير المستند إلى الحمض النووي بين السمات البيولوجية والتقنيات التقليدية من أجل تحقيق خوارزمية مؤمنة جيدًا تستغلها. لذلك، توفر تسلسلات الحمض النووي قدرة عالية على البيانات بما في ذلك الحفاظ على الخصائص الكيميائية والبيولوجية لتسلسل الحمض النووي.Information security is a major source of worry, especially in light of the rapid expansion of internet use in recent years. As a result of this expansion, there have been incidences of illegal access, which have been mitigated by the adoption of a variety of secure communication protocols, including encryption and data concealment. DNA's bio-molecular properties have seen an uptick in popularity as a carrier for cryptography and data hiding in recent years. when information needs to be hidden. Therefore, DNA bases are utilized as information carriers in the data concealing strategy to increase safety. DNA-based steganography and cryptography combine a biological property with conventional methods to provide an algorithm with increased security. Because of their ability to maintain their chemical and biological characteristics, DNA sequences also have a high data capacity

    Survey of Features Extraction and Classification Techniques for Speaker Identification

    Get PDF
    تكسب تقنيات معالجة الكلام شيوعًا اكثر يومًا بعد يوم لتوفير قدر هائل من الأمان.كما يشيع استخدام الكلام لغرض التوثيق. التعرف على المتكلم هو الطريقة التي يمكن من خلالها فحص المتكلم والتعرف عليه. يختلف نظام التعرف على الكلام عن طريقة التعرف على المتكلم. يشيع استخدام التعرف على المتكلمين في القطاعات والمستشفيات والمختبرات وما إلى ذلك. فوائده أكثر أمانًا وأسهل في التنفيذ وأكثر سهولة في الاستخدام. تعد طريقة تحديد المتكلم واحدة من أكثر التقنيات شيوعًا في المنطقة حيث تعتبر السلامة أمرًا بالغ الأهمية. تقدم هذه المقالة نظرة عامة على الطرق المختلفة التي يمكن استخدامها للتعرف على المتكلمين مثل الترميز الخطي التنبؤي (LPC) ، معاملات الطيف التنبؤية الخطية (LPCC) ، التحويل الحقيقي الفريد المعين (UMRT) ، معاملات Cepstral الحقيقية (RCC) ، "تردد ميل Cepstrum" (MFCC).   بالإضافة إلى مجموعة من المصنفات المختلفة مثل "نموذج الخليط الغاوسي (GMM)"، "تزييف الوقت الديناميكي (DTW)" ، آلة المتجهات الداعمة (SVM) ، الشبكة العصبية (NN) ، "تكميم المتجهات" (VQ). الغرض الأساسي من شرح طرق التعرف على السماعات الشائعة. النتائج التي تم الحصول عليها هي أنه تم اختيار MFCC لكفاءة عالية ومنخفضة التعقيد. و GMM مفيد في تصنيف ذاكرة أقل ونتائج تخطيط واختبار أقل.Speech processing is more common day by day to provide enormous safety. The speech for the purpose of authentication is commonly used. Recognition of the speaker is the method that can check and recognize the speaker. The scheme of speech recognition is distinct from the scheme of speaker recognition. Recognition of speakers is commonly used in sectors, hospitals, laboratories, etc. Its benefits are safer, easier to implement, more user-friendly. Speaker identification method is one of the most commonly used techniques for the region where safety is very crucial. This article presents an overview of various methods that can be used to recognize speakers’ systems, the feature extraction techniques such as Linear Predictive Coding (LPC), Linear Predictive Cepstral Coefficients (LPCC), Unique Mapped Real Transform (UMRT), Real Cepstral Coefficients (RCC), “Mel-frequency Cepstrum” (MFCC), in addition to  various classification techniques such as “Gaussian mixture model (GMM)”, “Dynamic Time Warping (DTW)”, Support Vector Machine (SVM), Neural Network (NN), “Vector Quantization” (VQ). The primary purpose of is to explain the common speaker recognition methods. The obtained results are that, MFCC is chosen for high efficiency and low complexity. and GMM is helpful in classifying less memory and less planning and efficient test results
    corecore