Cheat Pengikut İnstagram, Suka Instagram, dan Situs Curang Pengikut Turki | instamoda.dll

Cheat Pengikut İnstagram, Suka Instagram, dan Situs Curang Pengikut Turki | instamoda.dll: İnstagram Takipçi Hilesi, İnstagram Beğeni ve Türk Takipçi Hilesi Sitesi | Hakkında aradığınız herşey.

Steganografi LSB Adaptif Berdasarkan Chaos Teori dan Distorsi Acak

 

Langkah 1: Terima teks yang akan disematkan dan sampul sumber gambar. Minta pengguna untuk memasukkan parameter r dan x.
Langkah 2: Alokasikan teks menjadi bit .
Langkah 3: Buat angka acak kacau dengan jumlah yang sama sebagai jumlah bit dalam teks. Impor nomor ini ke larik . jumlah piksel pada gambar sampul ke dalam array dinamis.
Langkah 5: Terapkan langkah 6-8 sampai semua bit tertanam.
array urutan. Tentukan data ke indeks.
Langkah 7: Jika indeks dibagi 3, sematkan datanya ke saluran biru. Jika dibagi 2, sematkan data ke saluran hijau. Jika tidak, sematkan data ke warna merah saluran.
Langkah 8: Ganggu piksel terakhir saluran kecuali data saluran tertanam .
Pada Gambar 1, perbedaan data yang dihasilkan embedding pada a contoh gambar sampul ditampilkan. Histogram ini gambar dan perbedaan antara nilai histogram bisa terlihat pada Gambar 2.

 

Perlu dicatat di sini bahwa keduanya meliputi dan gambar stego diubah menjadi gambar skala abu-abu ke bandingkan nilai histogram. Seperti yang bisa dilihat dari Gambar 2, 

beberapa warna di kedua gambar skala abu-abu belum ada berubah. Jadi, perbedaan antara histogram dari gambar sampul dan gambar stego bisa «0» untuk warna terkait. Algoritme yang diperlukan untuk mengungkap data yang disematkan tercantum di bawah.
Langkah 1: Terima gambar stego. Minta pengguna untuk memasukkan parameter r dan x. Terima panjang teks dari pengguna.
Langkah 2: Buat bilangan acak kacau seperti yang sama jumlah sebagai jumlah bit dalam teks. Impor nomor ini menjadi larik .
jumlah piksel pada gambar sampul menjadi dinamis array .
Langkah 4: Terapkan langkah 5-6 sampai semua bit diperoleh. array urutan.
Langkah 6: Jika indeks dibagi 3, terima bitnya dari saluran biru, jika dibagi 2, terima bitnya dari saluran hijau; jika tidak, terima bit dari saluran merah, dan masukkan ke dalam bit array.
Langkah 7: Ubah bit array menjadi teks sehubungan dengan file algoritma pengkodean yang dipilih.

V.

Uji Similarity Measure dan uji Kapasitas adalah diterapkan sebagai algoritma uji. Mereka biasanya direferensikan dalam literatur. Bahkan; Jika jatuh kedua penutup gambar dan gambar stego ke tangan yang tidak diinginkan orang, kompleksitas algoritme yang diperlukan telah dicatat untuk mendapatkan kembali teksnya.
A.
Uji chi-square dikenal sebagai X2 tes dalam literatur. . Saya t merupakan salah satu algoritma steganalisis yang umum digunakan diusulkan oleh Westfeld dan Pfitzmann pada tahun 2000 . ini berdasarkan serangan statistik yang kuat berdasarkan histogram analisis Pair of Values ​​ yang ditukar selama proses penyematan pesan. Sejak menukar satu nilai menjadi yang lain tidak mengubah jumlah kemunculan keduanya nilai di setiap pasangan, rata-rata aritmatika dari keduanya frekuensi untuk masing-masing pasangan adalah sama pada aslinya dan gambar stego. Fakta ini memungkinkan kita untuk mendapatkan yang diharapkan frekuensi dari gambar stego. Uji chi-square dapat digunakan untuk menentukan derajat kesamaan antara sampul dan gambar stego. Semakin rendah nilai uji Chi-square semakin baik kesamaan antara gambar. Langkah-langkah uji Chi-square adalah sebagai berikut:
Langkah 1: Misalkan ada k sejumlah kategori dan bahwa kami memiliki sampel observasi acak. Setiap observasi harus termasuk dalam satu kategori. Untuk
Misalnya, untuk gambar palet, paling banyak ada 256 warna palet, yang berarti maksimal 128 PoV dan k = 128.
Langkah 2: Frekuensi yang diharapkan secara teoritis dalam ith kategori, i = 1, 2,. . k setelah menyematkan sama bit pesan terdistribusi didefinisikan sebagai.

Uji kapasitas adalah uji untuk menentukan maksimal jumlah bit data dapat disematkan ke gambar sampul.
Ini bukan uji reliabilitas secara langsung. Sebagian besar waktu digunakan untuk mengukur efisiensi. Uji kapasitas menyediakan variabilitas untuk setiap algoritma tetapi tidak memiliki rumus tertentu.
C.
Tes SSIM adalah salah satu tes dasar yang mengukur kesamaan antara dua gambar.

Wang dan rekan-rekannya pada tahun 2004 dengan nama Mean

Indeks Kesamaan Struktural: M – SSIM. Nilai MSSIM antara nilai dihasilkan dalam pendekatan ini .
SSIM dirancang dengan memodelkan distorsi gambar apa pun sebagai a kombinasi dari tiga faktor yang kehilangan korelasi, distorsi pencahayaan dan distorsi kontras.
Persamaan 7-10 menunjukkan bagaimana menghitung SSIM diberikan dua gambar-gambar.
Persamaan pertama adalah perbandingan luminansi fungsi yang mengukur kedekatan kedua gambar rata-rata pencahayaan . Faktor ini maksimal dan sama dengan 1 hanya jika μx = μy.
Persamaan kedua adalah perbandingan kontras fungsi yang mengukur kedekatan kontras file dua gambar. Di sini kontras diukur dengan standar deviasi x dan y. Istilah ini maksimal dan sama dengan 1 hanya jika x = y.
Persamaan ketiga adalah perbandingan struktur fungsi yang mengukur koefisien korelasi antara dua gambar x dan y. Perhatikan bahwa xy adalah kovarians antara x dan y. Nilai positif indeks SSIM masuk. Nilai 0 berarti tidak ada korelasi antar gambar, dan 1 berarti x = y. Konstanta positif c1, c2 dan c3 digunakan untuk menghindari penyebut nol.
.

D.
Tes ini merupakan tes yang biasa digunakan untuk mengukur perbedaan antara dua deret angka, dan ini didasarkan pada Mean Squared Error . MSE adalah dihitung dengan melakukan perbandingan byte-by-byte dari file cover dan stego-image. Perhitungan dapat diekspresikan sebagai berikut :

Dimana M, N adalah jumlah baris dan kolom di gambar sampul, Xij adalah nilai piksel dari gambar sampul, dan Yij adalah nilai piksel dari stego-image.
MSE menunjukkan kesamaan antara gambar yang dibandingkan.
Menurut Persamaan , gambar sampul dan stego gambar dipindai piksel demi piksel dan kuadrat dari perbedaan antara dua piksel di lokasi yang sama dijumlahkan. Alasan penjumlahan kuadrat adalah untuk mencegah penjumlahan kesalahan positif dan negatif dari nol. MSE mewakili kesalahan kuadrat kumulatif antara sampul dan gambar stego, sedangkan PSNR mewakili ukuran kesalahan puncak. PSNR mengukur dalam desibel kualitas gambar stego dibandingkan dengan gambar sampul. Nilai PSNR yang lebih besar berarti citra yang lebih baik kualitas. Ketika ada keseragaman dua gambar, PSNR memilikinya nilai yang cenderung tak terbatas. Tujuan utama semuanya algoritma steganografi adalah untuk meminimalkan nilai dari
MSE, dan dengan demikian memaksimalkan nilai PSNR.

Dalam Persamaan , R adalah fluktuasi maksimum di tipe data gambar sampul.

Jika itu memiliki tipe data integer 8-bit unsigned, R 255, dll.

VI.
Sebagaimana disajikan dalam survei literatur, tidak hanya file studi sebelumnya membandingkan studi mereka dengan dasar algoritma steganografi tetapi tidak ada gambar umum yang digunakan sebagai gambar sampul juga . Jadi, tidak ada cara membandingkan penelitian ini dengan hasil studi mereka. Bahkan mereka tidak menggunakan 5 pengujian yang sama sebagai mereka digunakan dalam penelitian ini untuk mengukur keberhasilan mereka studi. Kata terakhir adalah untuk pesan teks rahasia itu akan disematkan ke dalam gambar sampul. Tak satu pun dari penulis dari penelitian sebelumnya mempresentasikan teks rahasia mereka bekas. Alasan ini memungkinkan penulis makalah ini untuk membandingkan algoritma yang diusulkan dengan 4 steganografi dasar algoritma dengan menghadirkan t algoritma uji yang berbeda.
10 gambar sampul digunakan untuk mengukur perbedaan algoritma yang diusulkan terhadap 4 algoritma lainnya.
Algoritma F5. Karena algoritme lain dapat beroperasi sampul berwarna i gambar ver.
Algoritme standar yang sepenuhnya dapat menguji kekacauan generator tidak ada. Diketahui bahwa yang diusulkan algoritma lebih cocok untuk pengujian statistik generator. Namun demikian, algoritma yang diusulkan akan tetap diuji oleh 5 algoritma pengujian yang disebutkan di Bagian V bersama dengan algoritme lainnya.