An effective medical image steganography based on pixels disparity value to improve the security and imperceptibility
Güvenliği ve emniyetliliği artırmak için piksel ayrışıklık değerine dayalı etkili bir medikal görüntü steganografisi
- Tez No: 672445
- Danışmanlar: Assoc. Prof. Dr. SEFER KURNAZ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2020
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Altınbaş Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgi Teknolojileri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 95
Özet
Steganografi, izinsiz kullanıcılar veya izinsiz kullanıcılar tarafından farkedilemeyecek şekilde bir görüntü gibi güvenilir bir medyayı kullanarak internet ağı üzerinden güvenli bilgi iletişimi için ortaya çıkan ve büyük ölçüde zorlu bir tekniktir. Steganografi, görüntü, ses, metin, video, DNA ve hatta protokol dahil olmak üzere kapak ortamına bağlı olarak birkaç tipte kategorize edilebilir. Genellikle, dijital görüntüler, temsillerdeki fazlalıklarından dolayı steganografi için kapak olarak kullanılır ve onları davetsiz misafirlere / bilgisayar korsanlarına / düşmanlara / yetkisiz kullanıcılara gizler. Yine de, WWW üzerinden başlatılan herhangi bir steganografi sistemi, stego kapağını tanıdığında kırılabilir. Bu nedenle, verilerin algılanamazlığı veya gizlenmesi ve güvenliğini içeren tespit edilemezlik, herhangi bir steganografi sisteminin önemli özelliğidir. Şu anda, etkili bir görüntü steganografi sisteminin tasarımı ve geliştirilmesi, düşük kapasite, zayıf sağlamlık ve algılanamazlık gibi çeşitli zorluklarla karşı karşıyadır. Bu tür sınırlamaların üstesinden gelmek için, yüksek bir sinyal-gürültü oranını (PSNR) korurken steganografi sisteminin kapasitesini ve güvenliğini geliştirmek önemlidir. Bu faktörlere dayanarak, bu çalışma, sağlam bir steganografi şeması elde etmek için gizli verileri bir kapak görüntüsüne etkili bir şekilde yerleştirmek için bir Piksel Eşitsizlik Değeri (CLV) yöntemi tasarlamayı ve geliştirmeyi amaçlamıştır. Önerilen planın tasarımı ve uygulaması üç aşamadan oluşuyordu. İlk olarak, şemanın metin güvenliğini ve yük kapasitesini iyileştirmek için geliştirilmiş bir Huffman sıkıştırma algoritması. İkinci, viii gömme işleminden önce görüntü ayrıştırma normalizasyonu. Üçüncüsü, CLV ile rastgele bir blok / piksel seçimini entegre ederek ve şemanın anlaşılmazlığını geliştirmek için örtük gizli anahtar üretimini entegre ederek geliştirilmiş bir gömme yöntemi kullanıldı. Önerilen planın performansı, algılanamazlık, güvenlik, sağlamlık ve kapasiteyi belirlemek için deneysel olarak değerlendirildi. Standart USC-SIPI ve tıbbi görüntüler, önerilen şemanın performans değerlendirmesi ve son literatürdeki mevcut son teknoloji raporlarla karşılaştırılması için kıyaslama veri seti olarak kullanıldı. Önerilen şemanın direnci, istatistiksel, HVS steganaliz tespit saldırılarına karşı test edildi. Elde edilen PSNR ve SSIM değerleri, rapor edilen bulgulara göre daha yüksek bir kapasiteyi korurken, önerilen CLV yöntemi ile daha yüksek algılanamazlık ve güvenliğin başarıldığını ortaya koymuştur.
Özet (Çeviri)
The steganography is an emerging and greatly demanding technique for the secured information communication over the internet web using a trusted media such as an image so that it becomes unnoticeable by intruders or unauthorized users. The steganography can be categorized into several types depending on the cover medium including the image, audio, text, video, DNA or even protocol. Commonly, the digital images are used as the cover for the steganography owing to their redundancy in the representation, making them hidden to the intruders/hackers/adversaries/unauthorized users. Still, any steganography system launched over the WWW can be cracked upon recognizing the stego cover. Thus, the undetectability that involves the data imperceptibility or concealment and security is the significant trait of any steganography system. Presently, the design and development of an effective image steganography system are facing several challenges including the low capacity, poor robustness and imperceptibility. To surmount such limitations, it is important to improve the capacity and security of the steganography system while maintaining a high signal-to-noise ratio (PSNR). Based on these factors, this study aimed to design and develop a Pixels Disparity Value (CLV) method to effectively embed the secret data into a cover image for achieving a robust steganography scheme. The design and implementation of the proposed scheme involved three phases. First, an enhanced Huffman compression algorithm to improve the text security and payload capacity of the scheme. Second, viii the image decomposition normalization before the embedding process. Third, an improved embedding method was utilized by integrating a random block/pixel selection with the CLV and implicit secret key generation for enhancing the imperceptibility of the scheme. The performance of the proposed scheme was assessed experimentally to determine the imperceptibility, security, robustness, and capacity. The standard USC-SIPI and medical images were used as the benchmarking dataset for the performance evaluation and comparison of the proposed scheme with the existing state-of-the-art reports in the recent literature. The resistance of the proposed scheme was tested against the statistical, HVS steganalysis detection attacks. The obtained PSNR and SSIM values revealed the accomplishment of the higher imperceptibility and security by the proposed CLV method while maintaining a higher capacity compared to the reported findings.
Benzer Tezler
- An application on combining of cryptography and steganography for improving security
An application on combining of cryptography and steganography for ımproving security
SARHAD BAEZ HASAN HASAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Mühendislik BilimleriFırat ÜniversitesiYazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. MUHARREM TUNCAY GENÇOĞLU
- Secure data storage in cloud using steganography and visual cryptography
Steganografi kullanarak bulutta güvenli veri depolamave görsel kriptografi
ASMAA YAAREB HAMEED ALBAKRI
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilim ve TeknolojiAltınbaş ÜniversitesiBilişim Teknolojileri Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ OĞUZ KARAN
- Beyin tümörünün derin öğrenme yaklaşımları kullanılarak tespit edilmesi
Detecting brain tumor using deep learning approaches
CAFER ASLIM
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBatman ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ABİDİN ÇALIŞKAN
- Medical dataset classification based on different deep learning techniques and meta-heuristic algorithms
Farklı derin öğrenme teknikleri ve meta-sezgisel algoritmalara dayalı tıbbi veri kümesi sınıflandırması
YEZI ALI KADHIM
Doktora
İngilizce
2023
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAtılım ÜniversitesiMühendislik Sistemlerinin Modellenmesi ve Tasarımı Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALOK MISHRA
PROF. DR. REŞAT ÖZGÜR DORUK
- Makine öğrenme temelli glioma analizi ve derecelendirme sistemi
Machine learning based glioma analysis and grading system
HAKAN ÖZCAN
Doktora
Türkçe
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKırıkkale ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BÜLENT GÜRSEL EMİROĞLU
PROF. DR. HAKAN SABUNCUOĞLU