İkili görüntü kullanarak imza steganografi modellerinin geliştirilmesi
Development signature steganography model using binary image
- Tez No: 316609
- Danışmanlar: DOÇ. DR. O. AYHAN ERDEM
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2011
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Gazi Üniversitesi
- Enstitü: Bilişim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektronik-Bilgisayar Eğitimi Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 45
Özet
Steganografi, mesaj iletilmek istenen alıcıdan başka hiç kimsenin mesajın varlığından haberi olmayacağı şekilde gizli mesajlar yazma sanatı ve bilimine verilen addır. Bilgi güvenliği alanında sınıflandırılır. Son zamanlarda bilgisayar ve ağ teknolojileri, steganografide iletişim kanallarını kullanmak için kolay bir yöntem sağlamıştır. Ayrıca, günümüzde elle atılan imzalarla birlikte elektronik imzalar da günlük hayatın önemli bir parçası haline gelmiştir. Steganografi bu imzaların izinsiz kullanımını önlemek ve kulanıcıların güvenli bir şekilde iletişim kurmasına fırsat tanır. Bu tezde ikili görüntülere dayalı bir imza steganografi modeli sunulmaktadır. Piksellerin sınırlı sayıda değer almasından dolayı, görünür hatalar olmadan verileri ikili görüntü içerisine saklamak bu yöntemin zorluklarındandır. Bu yöntemle, stego imza görüntüsü elde etmek üzere düşük düzeyli özellikleri (siyah bir pikseli beyaza dönüştürme ya da beyaz bir pikseli siyaha dönüştürme gibi) değiştirmeye dayalı bir şekilde kapak görüntüsü içerisine gizli imza verisini saklanmaktadır. Ardından, orijinal görüntü kullanılmadan gizlenmiş imza çıkarılabilir. Yapılan çalışmaya ait modelin başarısı bir bilgisayar yazılımı ile de edilmiştir.
Özet (Çeviri)
Steganography as the art and science of writing hidden messages in such a way that no one apart from the intended recipient knows of the existence of the message. Being classified under information security. Current days, computers and networks technologies provide an easy method to use communication channels for steganography. Moreover, lately, manual and electronic signatures became one of the important topics in the daily life. To prevent unauthorized use of these signatures and allows any pair of users to communicate securely. Therefore, this thesis presents a signature steganography model based on binary images. However, hiding the data in binary images without visible defects increases the difficulty of this method, because the pixel take on only a limited number of values. This method hides secret signature data inside cover image depending on changing low level features technique ( such as flipping a black pixel to white or vice versa) in order to obtain the stego signature image. Then, the hidden signature can be extracted without using the original image. The performance of the proposed model has been successfully tested using computer programs.
Benzer Tezler
- An improved transfer learning based siamese network for face recognation
Yüz tanıma için geliştirilmiş aktarım öğrenme tabanlı sıamese ağı
DALHM GHALIB HALBOOS AL-SHAMMARI
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
البروفيسور. دكتور. DEVRİM AKGÜN
- Fusion of dynamic and static features in signature verification
İmza doğrulamada dinamik ve statik özelliklerin birleştirilmesi
MUSTAFA SEMİH SADAK
Doktora
İngilizce
2022
Bilim ve TeknolojiYıldız Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. NİHAN KAHRAMAN
DR. UMUT ULUDAĞ
- Makine öğrenmesi ile hiperspektral görüntü sınıflandırma
Hyperspectral image classification with machine learning
FATİH MEHMET TEKCAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AHMET SERTBAŞ
DR. ÖĞR. ÜYESİ TOLGA ENSARİ
- Kumaşlarda nem yönetimi ölçümü üzerine yeni bir metod geliştirilmesi
A research on the development of a new method on the measurement of moisture management in fabrics
NESİBE ÇİL
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Tekstil ve Tekstil MühendisliğiPamukkale ÜniversitesiTekstil Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÜNGÖR DURUR
- Skin lesion classification using deep convolutional neural network and HSV color space
Derin evrişimsel sinir ağı ve HSV renk uzayı kullanarak cilt lezyonlarının sınıflandırılması
TAMERLAN NUSRADDINOV
Yüksek Lisans
İngilizce
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA ERSEL KAMAŞAK