Geri Dön

Examining the effects of different image types on the success of steganogan

Farklı görüntü türlerinin steganogan'ın başarısı üzerindeki etkilerinin incelenmesi

  1. Tez No: 876288
  2. Yazar: METİN EKEN
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ İCLAL ÇETİN TAŞ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2024
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: OSTİM TEKNİK ÜNİVERSİTESİ
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Yazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 61

Özet

İnternetin yaygınlaşması ve mobil cihazların hızlı gelişimi ile veri dolaşımı küresel çapta inanılmaz bir artış göstermiştir. Veri dolaşımının artması ile birlikte veri aktarımı, aktarılan verinin niteliği ve doğruluğu önem kazanmaktadır. Özellikle siber güvenlik uygulamalarının öne çıktığı bazı durumlarda (askeri uygulamalar, bankacılık, biyometrik uygulamalar) taraflar arasında gizli bir şekilde iletişim sağlanması ihtiyacı doğmaktadır. Gizli iletişimin sağlanması ihtiyacı, steganografi, kriptografi ve watermarking gibi tekniklerin ortaya çıkmasına neden olmuştur. Ancak, gelişen teknoloji ile birlikte özellikle yapay sinir ağı tabanlı steganografik teknikleri ön plana çıkmaktadır. Bu çalışmada, yapay sinir ağı tabanlı SteganoGAN kullanılarak görüntü steganografisinde farklı görüntü türlerinin sistemin başarısına olan etkisi araştırılmıştır. Bunun yanısıra farklı alfabelerdeki bilgiler gizlenerek kullanılan sembollerinde etkileri incelenmiştir. Deneysel sonuçlardan elde edilen görüntüler ve kapak görüntüleri arasındaki karşılatırma, SSIM, PSNR ve MSE performans kriterlerine göre yapılmıştır. Ayrıca her bir görüntü grubu için çarpıklık ve basıklık dağılımları incelenmiştir. Çalışmadan elde edilen sonuca göre, günbatımı türündeki görüntülerin veri gizlemede daha başarılı olduğu sonucuna varılmıştır. Bununla birlikte gizli metinde ki karakter sayısı değişmedikçe, kullanılan alfabenin sistem başarısı üzerinde çok etkili olmadığı gözlemlenmiştir.

Özet (Çeviri)

As the internet becomes more pervasive and mobile devices undergo rapid development, there has been an unbelievable surge in global data circulation. Along with the increase in data circulation, the quality and accuracy of transferred data have become important. Especially in some cases where cybersecurity applications stand out (such as military applications, banking, biometric applications), the need for secret communication between parties arises. The need for providing covert communication has led to the emergence of techniques such as steganography, cryptography, and watermarking. However, with advancing technology, especially artificial neural network-based steganographic techniques are gaining prominence. In this study, the impact of different types of images on the success of the system in image steganography using artificial neural network-based SteganoGAN was investigated. In addition, the effects of hiding information in different alphabets and symbols were examined. The comparison between the experimental results obtained images and cover images was made according to the performance criteria of SSIM, PSNR, and MSE. Additionally, skewness and kurtosis distributions were analyzed for each image group. According to the study findings, it was determined that sunset type images perform better in data concealment. However, it has been observed that the alphabet used does not significantly affect the system's success as long as the number of characters in the hidden text remains unchanged.

Benzer Tezler

  1. Hata türü ve etki analizi

    Failure mode and effect analysis

    AHMET YILMAZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1997

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MURAT DİNÇMEN

  2. Sigorta şirketlerinde yeni ürün geliştirme ve alternatif ürün stratejileri

    Başlık çevirisi yok

    ZEYNEL ŞAHİN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1992

    SigortacılıkMarmara Üniversitesi

    Y.DOÇ.DR. ŞAHAMET BÜLBÜL

  3. Kentsel dönüşüm teşvik politika ve süreçlerinin işbirlikli planlama bağlamında değerlendirilmesi: Zeytinburnu örneği

    Evaluating urban regeneration incentive policies within the context of collaborative planning: A case study of Zeytinburnu

    SEMRA NİRON

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Şehircilik ve Bölge Planlamaİstanbul Teknik Üniversitesi

    Şehir ve Bölge Planlama Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. İMGE AKÇAKAYA WAITE JR

  4. Investigation of artificial intelligence-based point cloud semantic segmentation

    Yapay zeka tabanlı nokta bulutu semantik bölümlendirmesinin incelenmesi

    MUHAMMED ENES ATİK

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ZAİDE DURAN