ÖzTeknolojinin gelişmesi ile birlikte verilerin elektronik ortamda güvenli bir biçimde transfer edilmesi önem kazanmıştır. Bu amaçla birçok yöntem önerilmiş ve kullanılmaktadır. Bu çalışmada, stenografi bilim dalının en az ağırlıklı bit şifreleme tekniği olarak bilinen LSB algoritmasının veri güvenliğini cebirsel ifadeler ile iyileştirmek, belli oranda daha fazla sıkıştırma sağlarken, resim üzerinde oluşan değişim hata oranını da çok artırmamak amaçlanmıştır. Geliştirilen algoritmada mesajın 24 bit renkli resimlere şifrelenmesi sağlanmıştır. Mesajda yer alan her karakter, şifrelenmek istenen resmin 2 pikseline kodlanır. Modelin başarımını ölçmek üzere (orijinal resim ile şifreli resmin değişim oranı) MSE ve PSNR metrikleri kullanılmış, LSB algoritması ile önerilen çalışma yaygın olarak kullanılan bazı model resimler üzerinde farklı uzunlukta mesajlar için karşılaştırılmışlardır. Elde edilen sonuçlara göre, çalışmada önerilen algoritmanın sıkıştırma oranı %33 daha iyi olmasına rağmen, yapılan sınamalarda elde edilen değerlerin ortalamasına göre beklendiği üzere MSE hata oranı %29 artmış ve PSNR %2.5 azalmıştır. Her ne kadar metrik değerleri negatif gözükse de, orijinal resimdeki bu değişimler çok ufak ve gözle algılanabilir olmaktan uzaktır. Kazanılan sıkıştırma oranı ve ayrıca verinin gizlenme güvenliği göz önünde bulundurulduğunda, güvenliğin önemli olduğu uygulamalara hitap ettiği düşünülmelidir.
Öz Teknolojinin gelişmesi ile birlikte verilerin elektronik ortamda güvenli bir biçimde transfer edilmesi önem kazanmıştır. Bu amaçla birçok yöntem önerilmiş ve kullanılmaktadır. Bu çalışmada, stenografi bilim dalının en az ağırlıklı bit şifreleme tekniği olarak bilinen LSB algoritmasının veri güvenliğini cebirsel ifadeler ile iyileştirmek, belli oranda daha fazla sıkıştırma sağlarken, resim üzerinde oluşan değişim hata oranını da çok artırmamak amaçlanmıştır. Geliştirilen algoritmada mesajın 24 bit renkli resimlere şifrelenmesi sağlanmıştır. Mesajda yer alan her karakter, şifrelenmek istenen resmin 2 pikseline kodlanır. Modelin başarımını ölçmek üzere (orijinal resim ile şifreli resmin değişim oranı) MSE ve PSNR metrikleri kullanılmış, LSB algoritması ile önerilen çalışma yaygın olarak kullanılan bazı model resimler üzerinde farklı uzunlukta mesajlar için karşılaştırılmışlardır. Elde edilen sonuçlara göre, çalışmada önerilen algoritmanın sıkıştırma oranı %33 daha iyi olmasına rağmen, yapılan sınamalarda elde edilen değerlerin ortalamasına göre beklendiği üzere MSE hata oranı %29 artmış ve PSNR %2.5 azalmıştır. Her ne kadar metrik değerleri negatif gözükse de, orijinal resimdeki bu değişimler çok ufak ve gözle algılanabilir olmaktan uzaktır. Kazanılan sıkıştırma oranı ve ayrıca verinin gizlenme güvenliği göz önünde bulundurulduğunda, güvenliğin önemli olduğu uygulamalara hitap ettiği düşünülmelidir.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
customersupport@researchsolutions.com
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
This site is protected by reCAPTCHA and the Google Privacy Policy and Terms of Service apply.
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.