Ödül ve ağırlıklı lineer ceza mekanizması içeren yeni bir benzetilmiş tavlama yaklaşımı ile LSB tabanlı görüntü steganografisinin iyileştirilmesi
A novel simulated annealing approach with a reward and weighted linear penalty mechanism for enhancing LSB-based image steganography
- Tez No: 605716
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ DENİZ DAL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2019
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Atatürk Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 98
Özet
Dijital iletişimdeki son gelişmeler, önemli miktarda bilginin iletimini oldukça uygun hale getirmiştir. Bununla birlikte, bu veri herkese açık bir iletişim kanalının kullanılması durumunda yetkisiz kişiler tarafından kolayca ele geçirilebileceğinden, ilgili veri iletiminin varlığını gizlemek için bazı güvenlik tekniklerinin kullanılması gerekmektedir. Bu tekniklerden biri taşıyıcı, kapak ya da örtü olarak bilinen başka bir ortam içine gizli bir mesajın yerleştirildiği steganografidir. LSB tabanlı steganografi ise bu alanda en yaygın kullanılan yöntemlerden biridir ve insanın kapaktaki küçük değişiklikleri ayırt edememesinden faydalanır, çünkü gizli verileri (gerektiğinde) saklamak için sadece en düşük değerli bitler değiştirilir. Bu tez kapsamında, öncelikle sezgisel algoritmaların steganografideki sınırları ve metasezgisel yöntemlere tam olarak nerede ihtiyaç duyulduğu araştırılmıştır, sonrasında LSB tabanlı görüntü steganografisini iyileştirmek için Benzetilmiş Tavlama temelli yeni bir yöntem sunulmuştur. Benzetilmiş Tavlama, gizli mesajı yerleştirmek için kapaktaki piksel seçimini optimize etmek amacıyla kullanılır ve bu sayede taşıyıcı görüntüde daha az bozulma sağlanır. Önerilen algoritmanın etkinlği, USC-SIPI Görüntü Veri Tabanından alınan denektaşları ile değerlendirilmiştir ve deneysel sonuçlar bu yöntemin literatüre son yıllarda kazandırılmış mekânsal alan veri gizleme tekniklerini geride bıraktığını göstermiştir. Stego görüntü kalitesini korumanın yanı sıra, bu algoritmanın bir başka avantajı da sisteme fazladan bir güvenlik katmanı kazandırmasıdır. Zira, gizli mesajın kapaktaki piksellerin bir anahtarla tespit edilen belirli bir permütasyonuna gömülmesi nedeniyle gizli mesajın bu anahtar bilinmeden elde edilmesi mümkün değildir.
Özet (Çeviri)
Latest developments in digital communication have made the transmission of considerable amount of information thoroughly convenient. However, some security techniques are required to hide the existence of this data transmission since it can be easily intercepted by unauthorized parties if a public communication channel is in use. One of such techniques is called steganography where a secret message is embedded inside another medium known as carrier or cover. LSB-based steganography is one of the most commonly used methods in this field and takes advantage of the human inability to differentiate the small changes in the cover since only the least significant bits are modified (when necessary) to hide the secret data. This research discusses the limitations of the heuristics and where metaheuristics are actually needed then introduces a new scheme based on Simulated Annealing to enhance LSB based image steganography. The Simulated Annealing is used to optimize the selection of pixels in cover for embedding a secret message so that less distortion in the host image is assured. The proposed algorithm was evaluated via benchmarks from USC-SIPI Image Database and the experimental results shows that it outperformed recent spatial domain data hiding techniques. In addition to maintaining stego image quality, the algorithm adds another layer of security by embedding the secret message in a certain permutation of a selected host pixels, therefore the message cannot be extracted without knowing this permutation.
Benzer Tezler
- Automobile insurance ratemaking: Class rating and merit rating
Otomobil sigortasında aktüeryal tarife: Sınıf değerlendirmesi ve hasarsızlık indirim değerlendirmesi
PERVİN BAYLAN
Doktora
İngilizce
2024
Aktüerya BilimleriDokuz Eylül Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NESLİHAN DEMİREL
- Girişimcilik temelinde alternatif bir finansman modeli olan kitle fonlaması ve Türkiye'deki yatırımcılarına yönelik bir araştırma
Crowdfunding as an alternative financial model based on entrepreneurship and an investigation for investors in Turkey
FARUK ŞAHAP
- A generalized deep reinforcement learning based controller for heading keeping in waves
Dalgalı ortamda yön tutma problemi için geliştirilmiş derin takviyeli öğrenme tabanlı bir kontrolcü
AFŞİN BARAN BAYEZİT
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiGemi ve Deniz Teknoloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÖMER KEMAL KINACI
- Long-horizon value gradient methods on Stiefel manifold
Stiefel manifoldu üzerinde uzun ufuklu değer gradyanı yöntemleri
TOLGA OK
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. NAZIM KEMAL ÜRE
- A comparative study of nonlinear model predictive control and reinforcement learning for path tracking
Yol izleme için doğrusal olmayan model öngörülü kontrol ve pekiştirmeli öğrenmenin karşılaştırmalı çalışması
GAMZE TÜRKMEN
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OVSANNA SETA ESTRADA
