Veri gizlemede steganografik yöntemlerin performansını artırabilmek için yeni bir yaklaşımın geliştirilmesi

Gelişen güncel teknolojiler sayesinde veriye erişim oldukça kolaylaşmıştır. Ancak bu güncel teknolojilerin kötü niyetli kişiler tarafından kullanımı beraberinde güvenlik problemlerini de ortaya çıkarmıştır. Verilerin güvenilir bir şekilde saklanması ve gönderilmesi için çeşitli teknikler önerilmiştir. Bu tez çalışmasında 2 yöntem önerilmiştir. Bunlar Genetik Algoritma tabanlı Optimum Piksel Benzerliği (GA-OPB) yöntemi ve Dalgacık Paket Dönüşümü tabanlı Nötrozofik Küme (DPD-NK) yöntemidir. Her iki yöntemde de açık erişimli tıbbi imge veritabanı olan DICOM kütüphanesinden rastgele seçilen 512x512x3 ve 256x256x3 boyutlarında toplam 20 imge kullanılmıştır. Bu tıbbi imgelere 1000, 5000 ve 10000 karakterlik veriler gizlenmiştir. GA-OPB yöntemiyle veri gizlemede uygun piksel konumlarının belirlenebilmesi için piksellerin benzerliklerinden yararlanılmıştır. Uygun veri gizleme şeklinin belirlenebilmesi için de genetik algoritma kullanılmıştır. Veri gizleme işlemi yapıldıktan sonra veri gizlenen konumlar lifting dönüşümünden geçirilerek bir anahtar üretilmiş ve bu anahtar karşı tarafa gönderilmiştir. Elde edilen analiz sonuçlarına göre, 512x512x3 boyutundaki bir imgeye 1000, 5000 ve 10000 karakterlik veri gizlendiğinde sırasıyla 66,5374 dB, 59,4420 dB ve 56,3936 dB PSNR değeri bulunmuştur. 256x256x3 boyutundaki bir imgeye 1000, 5000 ve 10000 karakterlik veri gizlendiğinde ise sırasıyla 60,4308 dB, 53,3529 dB ve 47,4113 dB bulunmuştur. DPD-NK yöntemiyle veri gizlemede ise, imge 2 seviyeli dalgacık paket dönüşümünden geçirilerek alt bantlara ayrılmış ve nötrozofik küme yaklaşımı uygulanmıştır. Sayaç değeri yer değiştirme yönteminden geçirilerek anahtar olarak kullanılmıştır. 1000, 5000 ve 10000 karakterlik veri gizlemede sırasıyla k=1 için 58,1388 dB, k=2 için 57,2995 dB, k=1 için 54,5505 dB, k=2 için 53,0367 dB, k=1 için 51,9999 dB ve k=2 için 50,5468 dB PSNR değeri elde edilmiştir.