De-noising of secured stego-images using AES for various noise types

• Autorzy: Ibrahim Gamil Abdel Latif , Saleh Mohamed , Elmahallawy Adham Ahmed

Identyfikatory

DOI

10.15199/48.2023.02.03

Warianty tytułu

PL

(Odszumianie obrazu stego przy wtkorzystanmiu AES dla różnych rodzajów szumu

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

Steganography plays a crucial part in secret communication systems because information security is a crucial duty in the process of transferring data. However, there are considerable challenges involved in preserving that information, including alteration, privacy, and origin validation. In this paper, the Advanced Encryption Standard (AES) approach and the stenographic method are combined into a reliable model in this study. Furthermore, as Stego-images are acquired or spread across the communication channel, several noise shapes, including additive and multiplicative forms, occur. Therefore, several classes of linear and nonlinear filtering methods are presented and used for noise sweep and stegoimage extraction. The results of the experiments showed that the appropriate assessment metrics were Mean Square Error (MSE), Peak Signal to Noise Ratio (PSNR), and Correlation (COR).

PL

Steganografia odgrywa kluczową rolę w systemach tajnej komunikacji, ponieważ bezpieczeństwo informacji jest kluczowym obowiązkiem w procesie przesyłania danych. Jednak z zachowaniem tych informacji wiążą się poważne wyzwania, w tym zmiany, prywatność i weryfikacja pochodzenia. W niniejszym artykule podejście Zaawansowany Standard Szyfrowania (ZSS) i metoda stenograficzna zostały połączone w wiarygodny model w tym badaniu. Ponadto, gdy obrazy Stego są pozyskiwane lub rozprzestrzeniane w kanale komunikacyjnym, pojawia się kilka kształtów szumu, w tym formy addytywne i multiplikatywne. W związku z tym przedstawiono kilka klas liniowych i nieliniowych metod filtrowania, które są wykorzystywane do przemiatania szumów i ekstrakcji obrazów stego. Wyniki eksperymentów wykazały, że odpowiednimi metrykami oceny były błąd średniokwadratowy (Śbk) stosunek sygnału szczytowego do szumu (SWSS) i korelacja (KOR).

Słowa kluczowe

EN

discrete wavelet transform; Advanced Encryption Standard; AES; Stego-image; noise model; average filter; median filter; Wiener filter

PL

dyskretna transformacja falkowa; Zaawansowany Standard Szyfrowania; ZSS; obraz Stego; model szumu; filtr średni; filtr medianowy; filtr Wienera

• Wydawca: Wydawnictwo SIGMA-NOT
• Czasopismo: Przegląd Elektrotechniczny
• Rocznik: 2023
• Tom: R. 99, nr 2
• Strony: 21--26
• Opis fizyczny: Bibliogr. 15 poz., rys., wykr.

Twórcy

autor

Ibrahim Gamil Abdel Latif

• Department of Communications and Electronics, Air Defense College, Armed Forces, Egypt

• https://orcid.org/0000-0002-3440-8448

autor

Saleh Mohamed

• Department of the Electrical Engineering at the Faculty of Engineering ,Pharos University in Alexandria, Egypt

• https://orcid.org/0000-0001-7981-8187

autor

Elmahallawy Adham Ahmed

• Department of the Electrical Engineering, Higher institute of Engineering and Technology, king Mariout, in Alexandria

• https://orcid.org/0000-0002-0044-3675

Bibliografia

• 1. K. Ali, A. N. Quershi, A. Alauddin, M. S. Bhatti, A. Sohail et al., “Deep image restoration model: A defense method against adversarial attacks,” Computers, Materials & Continua, vol. 71, no. 2, pp. 2209–2224, 2022.
• 2. Douglas, M., Bailey, K., Leeney, M. and Curran, K. “An overview of steganography techniques applied to the protection of biometric data” Multimed Tools Appl., 2017.
• 3. M. Juneja, P. S. Sandhu, “An improved LSB based Steganography with enhanced Security and Embedding/Extraction,”3rd International Conference on Intelligent Computational Systems, 2013.
• 4. Yang, J., et al., “Spatial Image Steganography Based on Generative Adversarial Network”. ArXiv e-prints: 1804.07939v1, 2018.
• 5. Baluja, S. “Hiding Images in Plain Sight: Deep Steganography”. in Advances in Neural Information Processing Systems , 2017.
• 6. W. Tang, B. Li, S. Tan, M. Barni and J. Huang, "CNN-Based Adversarial Embedding for Image Steganography," in IEEE Transactions on Information Forensics and Security, vol. 14, no. 8, pp. 2074-2087, Aug. 2019.
• 7. Ke, Y., et al., “Steganography Security: Principle and Practice”. IEEE Access, vol. 6, pp. 73009- 73022, 2018.
• 8. Chaumont, M., “Deep Learning in steganography and steganalysis from 2015 to 2018”, ArXiv e-prints, 2019.
• 9. Ma, S., et al., “Adaptive Spatial Steganography Based on Probability-Controlled Adversarial Examples”. ArXiv e-prints: 1804.02691, 2018.
• 10. A. Gamal, M. Mostafa, A. Masiero, A. Zaghloul ,M. Naser et al.,"Indoor positioning system based on magnetic fingerprinting image," Bulletin of Electrical Engineering and Informatics, vol. 10,no.3 pp. 1325–1336, 2021.
• 11. H.Fiyad ,A. Gamal, M. Mostafa,A. Zaghloul ,M. Naser et al.," An improved real visual tracking system using particle filter, Przeglad Electrotechniczny, vol. 11,no.1 pp. 164–169, 2021.
• 12. Zhang, Y., Qin, C., Zhang, W., Liu, F. and Luo, X "On the faulttolerant performance for a class of robust image steganography" Signal Process. 146, 99–111, 2018.
• 13. Muaad M. Abu-Faraj and Prof. Ziad Alqadi, “Using Highly Secure Data Encryption Method for Text File Cryptography”, International Journal of Computer Science and Network Security, vol. 20, issue 11, pp.53-60, 2021.
• 14. Ziad A. Alqadi Muaad M. Abu -Faraj, "Improving the Efficiency and Scalability of Standard Methods for Data Cryptography”International Journal of Computer Science and Network Security, vol. 21, pp.451-458, 2021.
• 15. Qazem Jaber Rashad J. Rasras, Mohammed Abuzalata, Ziad Alqadi, and Jamil Al-Azzeh; "Comparative Analysis of ColorImage Encryption-Decryption Methods Based on Matrix Manipulation" International Journal of Computer Science and Mobile Computing, Vol.8 Issue.2, 2019.

Uwagi

Opracowanie rekordu ze środków MNiSW, umowa nr SONP/SP/546092/2022 w ramach programu "Społeczna odpowiedzialność nauki" - moduł: Popularyzacja nauki i promocja sportu (2024).