Birçok farklı yöntem kullanılarak resimlerde

Info icon This preview shows pages 26–29. Sign up to view the full content.

View Full Document Right Arrow Icon
Birçok farklı yöntem kullanılarak resimlerde bilgi gizlenebilmektedir. 25
Image of page 26

Info iconThis preview has intentionally blurred sections. Sign up to view the full version.

View Full Document Right Arrow Icon
Kullanılan yöntemler, gömme işlemi sırasında kullandıkları veri dikkate alınarak iki başlık altında toplanabilmektedir [Johnson ve Jajodia, 1998]. 1. Uzaysal / Görüntü Alan Tekniği (Spatial / Image Domain Technique) 2. Frekans / Dönüşüm Alan Tekniği (Frequency / Transform Domain Technique) Uzaysal Alan veya Görüntü Alan olarak adlandırılan teknik, gömme işleminde resim dosyasındaki veriyi doğrudan kullanılır. Gömme işlemin de bilgiyi gizlediği veri kümesi piksel değerlerini temsil eden kısımdır. Bu tekniğe örnek olarak yaygın olarak kullanılan En Önemsiz Bite Ekleme (Least Significant Bit Insertion - LSB) yöntemi gösterilebilir. Frekans Alan veya Dönüşüm Alan olarak bilinen teknik ise kapak verideki değişimler üzerinde gömme işlemini uygular. Dönüşüm Alan tekniğine örnek olarak ise JPEG formatlı resim dosyalarına veri gömme işleminde kullanılan algoritmaları verebiliriz. Bu algoritmalar JPEG sıkıştırma sırasında kullanılan DCT katsayıları üzerinde veri gömme işlemini uygular. Görüntü Steganografi ile ilgili ayrıntılı bilgiler 3. bölümde verilecektir. 2.4.3 Ses (Audio) Steganografi İnsan işitme sistemi (Human auditory system-HAS) frekans aralığı yüzünden, ses sinyalleri içerisine bilgi gizleme oldukça uğraş gerektiren bir konudur. HAS 1/1.000’den daha büyük frekans aralığını fark edebilir. Aynı zamanda HAS nereden geldiği belli olmayan gürültülere de oldukça duyarlıdır. Ses sinyalleri üzerinde uğraşırken ses dosyalarının hangi karakteristiklere sahip olduklarını bilmemiz gerekmektedir. 26
Image of page 27
Ses dosyaları iki ana özelliğe sahiptirler: Basit nicelendirme metodu: Yüksek kaliteli sayısal seslerin 16-bit doğrusal nicelendirme ile ifadesinde en çok kullanılan yöntemdir. WAV (Windows Audio-Visual) ve AIIF (Audio Interchange File Format). Bazı sinyal bozulmaları bu formatta ortaya çıkabilir. Geçici seçme oranı: Ses için en çok kullanılan oranlar 8 kHz, 9.6 kHz, 10 kHz, 12 kHz, 16 kHz, 22.05 kHz ve 44.1 kHz ‘dir. Bu değer frekans aralığının kullanılabilecek en üst seviyesidir. Bir diğer sayısal gösterim ise ISO MPEG-Audio formatıdır. Bu algılama ile ilgili bir formattır. Bu yöntemde sinyal istatistiği değiştirilir. Böylece ses korunur fakat sinyal değiştirilmiş olur [Sellars, 1999]. Ses dosyalarında veri gizleme yöntemleri ise şunlardır: Düşük bit kodlaması (Low-bit encoding) Aşama kodlaması (Phase coding) Taft yayılması (Spread spectrum) Yankı veri gizlemesi (Echo data hiding) Her segment için yeni bir aşama değeri bilgi gizlenerek oluşturulur. Yeni aşama matrisleri ile büyüklük matrisleri birleştirilerek yeni segmentler elde edilir.
Image of page 28

Info iconThis preview has intentionally blurred sections. Sign up to view the full version.

View Full Document Right Arrow Icon
Image of page 29
This is the end of the preview. Sign up to access the rest of the document.

{[ snackBarMessage ]}

What students are saying

  • Left Quote Icon

    As a current student on this bumpy collegiate pathway, I stumbled upon Course Hero, where I can find study resources for nearly all my courses, get online help from tutors 24/7, and even share my old projects, papers, and lecture notes with other students.

    Student Picture

    Kiran Temple University Fox School of Business ‘17, Course Hero Intern

  • Left Quote Icon

    I cannot even describe how much Course Hero helped me this summer. It’s truly become something I can always rely on and help me. In the end, I was not only able to survive summer classes, but I was able to thrive thanks to Course Hero.

    Student Picture

    Dana University of Pennsylvania ‘17, Course Hero Intern

  • Left Quote Icon

    The ability to access any university’s resources through Course Hero proved invaluable in my case. I was behind on Tulane coursework and actually used UCLA’s materials to help me move forward and get everything together on time.

    Student Picture

    Jill Tulane University ‘16, Course Hero Intern