إخفاء الصور بناءً على خوارزميات السرب المحسنة

الباحث

إيناس عبد الحسين خريبط

المشرف

يسرى حسين علي - نهى جميل إبراهيم

الجامعة

الجامعة التكنولوجية

الكلية / القسم

قسم علوم الحاسوب / علوم الحاسوب

الشهادة

ماجستير

السنة

2024

لغة الرسالة

انكليزي

الكلمات المفتاحية

Image steganography;Swarm algorithms;Optimization;Data hiding

في عصر البيئات التفاعلية التي تحركها تكنولوجيا المعلومات، أدى الاستخدام المتزايد لهذه التكنولوجيا إلى إثارة القلق بشأن أمن المعلومات، وخاصة عدم ages تدابير أمنية كافية للرسائل المرسلة من وإلى المتلقي. لقد برزت هذه كمسألة حرجة. ولمعالجة هذا القلق، تم تطوير تقنية إخفاء الصور لتوفير اتصال آمن وحماية المعلومات. يتضمن هذا الأسلوب clad) الرسائل السرية داخل صور المستلم؛ مما يسمح بنقل المعلومات الحساسة مع ضمان أن الرسالة مرئية فقط للمرسل والمتلقي المفصودين. تقترح هذه الأطروحة نظام إخفاء الصور يعتمد على خوارزميات السرب ، بما في ذلك تحسين سرب الجسيمات(500) ، وخوارزمية سرب سالب Swarm (SSA) 5310 ، وخوارزمية بحث فلامنغو (FSA). يهدف النظام المقترح إلى تعزيز الأمان وتعزيز عملية إخفاء المعلومات من خلال تحديد واستخدام المواقع الأمثل لإخفاء الرسالة السرية (النص أو الصورة) في المجال المكاني، ويتم اختيار هذه المواقع بحيث تكون غير متوقعة ويصعب على المتسللين اكتشافها عن طريق الإخفاء رسالة عشوائيا في صورة الغلاف. علاوة على cls يهدف النظام إلى تحسين جودة صورة الإخفاء الناتجة؛ ومن خلال القيام cull يضمن أن تكون صورة الإخفاء الناتجة ذات جودة عالية وتظل مقاومة لمختلف هجمات معالجة لخوارزمية PSO من خلال دمج الخرائط Ay gc gill وتحديدًا خرائط Henon. أدى هذا التحسين، المعروف باسم تحسين Henon_particle (H-PSO) Gy، ، إلى تحسين clo) وتعزيز استكشاف مساحة cial! مما يؤدي إلى نتائج تحسين أفضل. بالإضافة إلى ذلك، يقدم النظام وزن القصور الذاتي التكيفي، وهو تحسن جدير بالملاحظة التي تعزز بشكل كبير,مما يودي الى تحسين ويسهل استكشاف المناطق البعيدة في مساحة البحث وتحقيق التوازن بين الاستكشاف والاستغلال. ولقد نجح النظام المقترح بشكل فعال في اخفاء صورة سرية داخل صورة الغطاء,باستخدام صورة لينا كحالة اختبارز من خلال تطبيق خورزمية FSA تم تحقيق قيمة 48LeYL،PSNR=7235109 الى ذلك,ادى التقسيم الصورة الى كتل الى تضمين عالي الجودة دون فقدان للجودة,كما يتضح من النتائج المحققة (PSNR=99.935109) . أثناء تنفيذ تضمين النص السريء حققت تقنية PSNR 448 H-PSO قدرها 85.24050106‘ بينما حققت تقنية SSA قيمة PSNR قدرها 84.757454271. علاوة على will أظهرت خوارزمية FSA أداءً ممتارّا حيث بلغ 99.84629044 PSNR والجدير بالذكر أن التقنيات الثلائة جميعها حققت درجات مثالية من ،PSNR Gus وحا1/15، SSSIMs والجدير بالذكر أن التقنيات الثلاثة حققت Gila jo SSIMs MSE s PSNR مثالية، مما يشير إلى وجود تشابه هيكلي he بين الصور المعالجة والصور الأصلية.

In today's information-driven world, the lack of adequate security in message transmission is a significant concern. Image steganography has been developed to address this by hiding secret messages within images, ensuring secure communication visible only to the intended parties. This thesis proposes an image steganography system based on Swarm Algorithms, including Particle Swarm Optimization (PSO), Salp Swarm Algorithm (SSA), and Flamingo Search Algorithm (FSA).The proposed system aims to enhance security and strengthen the information hiding process by identifying and utilizing optimal locations to hide the secret message (text or image) in the spatial domain, these locations are chosen to be unexpected and difficult for hackers to detect by hiding message randomly in cover image. Furthermore, the system aims to improve the quality of the resulting stego image by using swarm algorithms to find the best locations, ensures that the resulting stego-image is of high quality and remains resistant to various image processing attacks. The implementation of the particle swarm optimization (PSO) algorithm has been refined by integrating chaotic maps, particularly Henon maps, to address the premature convergence issue commonly faced with PSO. This modification, termed Henon-particle swarm optimization (H-PSO), leads to better performance by enhancing the algorithm's ability to explore the search space more effectively, resulting in superior optimization results. Furthermore, the system now includes add an adaptive inertia weight mechanism has been introduced, which greatly enhances the movement of particles, resulting in improved exploration of distant regions within the search space. This advancement enables the Particle Swarm Optimization (PSO) algorithm to strike a balance between exploration and exploitation. The first step of the proposed system is preprocessing may need to implement a preprocessing step, where the cover image is resized and filtered to prepare it for embedding process for secure and efficient data embedding and the second step utilizing one of the Swarm Algorithms ( H-PSO, SSA, or FSA) ,to identify the most suitable pixels from the cover image. In the subsequent step, PSO (Particle Swarm Optimization) is employed to determine the optimal bits to be used for concealing the secret message. The proposed system successfully concealed a secret image within a cover image, using the Lena image as a test case. By applying the FSA algorithm, a PSNR value of 72.35109 was achieved. Additionally, dividing the images into blocks resulted in high-quality embedding without any loss of quality, as evidenced by the achieved scores (PSNR = 99.935109). The H-PSO algorithm further enhanced the results, yielding a PSNR of 98.990153. This improvement ensured the enhancement of image quality without introducing any artifacts or distortions. Overall, the system effectively concealed the secret image while maintaining fidelity and visual integrity. During the implementation of secret text embedding, the H-PSO technique yielded a PSNR value of 85.24050106, while the SSA technique achieved a PSNR value of 84.757454271. Furthermore, the FSA algorithm demonstrated excellent performance with a PSNR of 99.84629044. Notably, all three techniques achieved perfect scores in terms of PSNR, MSE, and SSIM. Notably, all three techniques achieved perfect PSNR, MSE, and SSIM scores, indicating a high structural similarity between the processed and original images. The results of this system demonstrate that the application of swarm algorithms to steganography can significantly enhance the quality and security of stego-images. These advanced techniques ensure that hidden data remains secure, imperceptible, and resilient against various forms of manipulation, marking a substantial improvement over traditional steganographic approaches. This research contributes to the development of more effective and secure steganographic methods, with potential applications in various fields requiring confidential data transmission.

طلب نسخة من الملف

الملفات غير منشورة على الموقع. اترك بياناتك وسيتواصل معك موظفو قسم الشؤون الثقافية والفنون لإرسال النسخة مجاناً.

الاسم

رقم الهاتف

البريد الإلكتروني

الغرض من الطلب (اختياري)

إرسال الطلب