Fuzzy based clustering for grayscale image steganalysis
Other Title(s)
التجمع الضبابي لتحليل الإخفاء في الصورة الرمادية
Joint Authors
Muhammad, Rasha Abd al-Majid
Attia, Bara'a Ali
Hamid, Sarab Majid
Source
Issue
Vol. 56, Issue 2A (31 Mar. 2015), pp.1161-1175, 15 p.
Publisher
University of Baghdad College of Science
Publication Date
2015-03-31
Country of Publication
Iraq
No. of Pages
15
Main Subjects
Information Technology and Computer Science
Topics
Abstract AR
إخفاء المعلومات هو العلم الذي يتضمن نقل رسالة سرية مضمنة في الوسائط المتعددة.
من ناحية أخرى، تحليل الأخفاء هو الحقل المخصص لاكتشاف في ما إذا كان الوسط المتعدد يحتوي على رسالة مخفية أو لا.
يمكن اعتبار عملية الكشف عن الرسائل المخفية مشكلة تصنيف.
لذلك، فإن هذا البحث يسهم في أمرين.
أولاً، تحليل الأخفاء في الصور الرمادية، باستخدام خوارزمية التجمع الضبابي ال (FCM).
إن الهدف من استخدام خوارزمية التجمع الضبابي في الكشف عن تكوين مجموعتين من التجمع الضبابي هما : مجموعة الصور التي لا تحتوي على بيانات مخفية و مجموعة الصور التي تحتوي على بيانات مخفية.
الإسهام الثاني، هو تعريف كاشف جديد بالاعتماد على طريقة تحليل الموجات من نوع هار (Haar wavelet) يسمى (HCFHW) لتحديد مجموعة ميزات يتم استخدامها لاحقاً مع خوارزمية التجمع الضبابي المقترحة (FCM)، لتحديد مجموعة الصور التي لا تحتوي على بيانات مخفية و المسماة (Cover Images) من الصور التي تحتوي على بيانات مخفية و المسماة Images (Stego).
تم التحقق في تقييم أداء (FCM) مع (HCFHW) من حيث الدقة و معدل الاكتشاف، و معدل الإيجابية الكاذبة و مقارنتها مع غيرها من الأعمال على أساس مركز كتلة (HCF) أو (HCF – COM) و تحديد (HCF – COM) بواسطة الاختزال (Down – sampling).
و تبين المقارنة إلى أن (FCM) المقترح مع (HCFHW) يتفوق بشكل كبير على الأعمال الأخرى.
Abstract EN
Steganography is the science that involves communicating secret message in a multimedia carrier.
On the other hand, steganalysis is the field dedicated to detect whether a given multimedia has hidden message in it.
The detection of hidden messages is revealed as a classification problem.
To this end, this paper has two contributions.
Up to the best of our knowledge, this is the first time todefinegrayscale image steganalysis, as a fuzzy c-means clustering (FCM) problem.
The objective of the formulated fuzzy problem is to construct two fuzzy clusters: cover-image and stego-image clusters.
The second contribution is to define a new detector, called calibrated Histogram Characteristic Function (HCF) with HaarWavelet(HCF??).
The proposed detector is exploited, by the fuzzy clustering algorithm, as a feature set parameter to define the boundaries of the cover- and stego- images clusters.
Performance evaluations of FCM with HCF?? in terms of accuracy, detection rate, and false positive rate are investigated and compared with other work based on HCF Center of Mass or HCF-COM andcalibrated HCF-COM by down sampling.
The comparison reveals out that the proposed FCM with (HCF??)significantly outperforms other work.
American Psychological Association (APA)
Hamid, Sarab Majid& Muhammad, Rasha Abd al-Majid& Attia, Bara'a Ali. 2015. Fuzzy based clustering for grayscale image steganalysis. Iraqi Journal of Science،Vol. 56, no. 2A, pp.1161-1175.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-593861
Modern Language Association (MLA)
Hamid, Sarab Majid…[et al.]. Fuzzy based clustering for grayscale image steganalysis. Iraqi Journal of Science Vol. 56, no. 2A (2015), pp.1161-1175.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-593861
American Medical Association (AMA)
Hamid, Sarab Majid& Muhammad, Rasha Abd al-Majid& Attia, Bara'a Ali. Fuzzy based clustering for grayscale image steganalysis. Iraqi Journal of Science. 2015. Vol. 56, no. 2A, pp.1161-1175.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-593861
Data Type
Journal Articles
Language
English
Notes
Includes bibliographical references : p. 1175
Record ID
BIM-593861