يعرض هذا البحث تقنية جديدة لإخفاء أي صورة ذات حجم كبير في صور ودراسة تناسب حجم الصورة المراد إخفائها مع الصور المراد الإخفاء فيها و هذا لم يكن موجود في الطرق المدروسة سابقاً، حيث تم تقطيع الصورة المراد مواراتها إلى عدة قطع ومن ثم تخزين كل جزء في صورة حيث يتم اختيار عدة صور للمواراة، المعلومات المضافة للصورة المطلوب مواراتها تمثل الصورة و لاحقتها وحجمها و كذلك رقم كل قطعة. هنا تظهر بعض الاستفسارات: هل نريد تشفير الجزء المراد مواراته من أجل ذلك تم تطبيق خوارزمية RES للتشفير، و هل نريد ضغط الجزء المراد مواراته من أجل ذلك تم تطبيق خوارزمية هوفمان ( Huffman Algorithm) للضغط. وحسب سرية المعلومات المراد مواراته يمكن اختيار التشفير أو عدمه، و حسب حجم بيانات الجزء المراد مواراته يمكن اختيار الضغط أو عدمه. و تم تقطيع البيانات ( Data) إلى كتل ( Blokes) و للتأكد من عدم تغيير البيانات تم استخدام التوقيع الرقمي. ثم طبقت خوارزمية البت الأقل أهمية LSB (Significant Bit Least). و للحصول على نتائج أفضل تم استخدام خوارزمية الحيتان من أجل تحديد الموضع الأمثل للمواراة في إي صورة ومن خلال استخدام خوارزمية الحوت الحصول على الحل الأمثل.
فعالية الخوارزمية المقترحة تأتي من خلال حصولنا على القيمة المثلى لذروة الإشارة إلى الضجيج PSNR (Peak Signal to Noise Ratio) و ذلك بتحديد الموقع الأفضل للمواراة و كذلك قيمة متوسط مربع الخطأ MSE (Mean Square Error). ومقارنة النتائج بين خوارزمية المواراة LSB بالطرق القياسية و خوارزميتنا المقترحة.
النتائج التي حصلنا عليها تدل على كفاءة و قوة الخوارزمية المقترحة حيث تتميز بالمتانة لمقاومتها العديد من الهجمات التي نفذت على الصور التي تمت المواراة فيها للصورة المطلوب من أجل مواراته و إخفائه.
تم الاعتماد على بيئة فيجول استديو 2016 وذلك لاحتوائها على دوال ذات كفاءة عالية تتعامل مع الخوارزمية المقترحة.
مجلة جامعة البعث.
2020.
خوارزمية مقترحة لإخفاء و تشفير و ضغط صورة ذات حجم كبير في عدة صور بتقنية الخانة الأقل أهمية LSB
الطلاب
الهيئة التعليمية
الخريجين
الكليات
