Secure data storage in cloud using steganography and visual cryptography

Dijital görüntülerin çeşitli kaynaklardan hassas veriler içermesi nedeniyle, diğerlerinin yanı sıra insani, tıbbi, uydu ve biyometrik, en üst düzeyde bilgi gerektirir. güvenlik. Söz konusu görüntüler çok sayıda güvenlik açığı içeriyor. Bu bulut çağında Bilgi işlem ve sanallaştırma, verileri bilgisayar korsanlarından korumak, etkili bir yöntem gerektirir. Verileri çeşitli bilgisayar korsanlarından korumak için hibrit bir algoritma kullanır. Görsel görüntü şifreleme ve LSB steganografisi koruma için iki temel güvenlik tekniğidir. Yetkisiz erişim ve değişiklikten kaynaklanan hassas görüntüler. Görüntü şifreleme dönüşümleri Steganografi, görüntü verilerini anlaşılmaz bir biçime yerleştirirken, görüntü verilerini varlığını gizlemek için kapak resmi. Dinamik sistemlerin davranışlarının incelenmesi Başlangıç koşullarına son derece duyarlı olan kaos teorisidir. Kaotik sistemler imaj açısından faydalıdır öngörülemeyen ve düzensiz davranışları nedeniyle şifreleme ve steganografi. Bu tez, renkli görüntü şifreleme için yeni ve geliştirilmiş bir sistem önermektedir. kaos teorisine dayanan steganografi. Yeni bir kaotik tabanlı şifreleme algoritması kullanarak, Önerilen yaklaşım, rengi şifrelemek amacıyla rastgele bir anahtar oluşturmak için Lorenz sistemini kullanır. görüntü. Şifrelenmiş görüntü daha sonra yeni bir kaotik tabanlı yöntem kullanılarak bir kapak görüntüsüne gömülür. steganografi algoritması. Stego görüntüsü daha sonra güvenli bir şekilde iletilir veya saklanır. Önerilen sistemin mevcut yöntemlere göre birçok avantajı vardır. Öncelikle daha güvenli ve saldırılara karşı dirençlidir çünkü iki kaotik sistem kullanır: Lorenz sistemi, Henon harita ve yeni şifreleme ve steganografi algoritmaları. İkincisi, daha ölçeklenebilir vi ve nispeten basit bir kaotik sistem olan Lorenz sisteminin kullanılması nedeniyle verimlidir. Üçüncüsü, mevcut resim ve video formatlarıyla daha uyumludur. Bu tez aynı zamanda önerilen sistemin kapsamlı bir performans değerlendirmesini de sunmaktadır. Deneysel sonuçlar, önerilen yaklaşımın oldukça güvenli, ölçeklenebilir ve verimli. Önerilen yöntem aynı zamanda mevcut görüntü ve video formatlarıyla da uyumludur.