Verwendung einer reversiblen Textursynthesemethode für die Steganographie - Chavan, Vikas
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Die umkehrbare Textursynthesemethode bietet eine sichere und effiziente Dateneinbettung, da die Größe des Deckbildes von der geheimen Nachricht abhängt. Dadurch kann eine große Menge an Informationen gespeichert werden. Der steganoanalytische Algorithmus wird verwendet, um die geheime Nachricht aus der Quelltextur zu extrahieren. Die Verzerrung des Bildes ist in unserem entgegengesetzten System sehr gering. Die Verringerung der Verzerrung ist das entscheidende Problem bei bestehenden Methoden, das durch unser System überwunden wird. Dieses System kann die Größe des Bildes einbetten und ein…mehr

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Produktbeschreibung
Die umkehrbare Textursynthesemethode bietet eine sichere und effiziente Dateneinbettung, da die Größe des Deckbildes von der geheimen Nachricht abhängt. Dadurch kann eine große Menge an Informationen gespeichert werden. Der steganoanalytische Algorithmus wird verwendet, um die geheime Nachricht aus der Quelltextur zu extrahieren. Die Verzerrung des Bildes ist in unserem entgegengesetzten System sehr gering. Die Verringerung der Verzerrung ist das entscheidende Problem bei bestehenden Methoden, das durch unser System überwunden wird. Dieses System kann die Größe des Bildes einbetten und ein qualitativ hochwertiges Bild liefern, das die Verzerrung der Bildqualität vermeidet, was das bestehende System nicht kann. Das vorgeschlagene System ist viel robuster gegen jede Art von Angriff und bietet ein hohes Maß an Sicherheit für die vertraulichen Daten, die in den Bildfeldern versteckt sind. Das vorgeschlagene System kann mit anderen steganografischen Systemen kombiniert werden, um ein hohes Maß an Sicherheit zu gewährleisten. Mit diesem System kann die Nachricht von keiner Person außer der autorisierten Person, die einen sicheren Schlüssel bei sich hat, eingesehen werden.
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Autorenporträt
Prof. Vikas Chavan ist Assistenzprofessor am Karmaveer Bhaurao Patil College of Engineering. Er hat einen M.E. in Computertechnik von der Savitribai Phule Pune Universität. Er hat 2 Jahre Erfahrung in der Lehre und 2 Jahre Erfahrung in der Industrie.