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Enregistrement W4383599337 · doi:10.11648/j.cssp.20231101.12

A Web-based Least Significant Bit (LSB) Image Steganographic Technique

2023· article· en· W4383599337 sur OpenAlexaff
Nimishkumar Baldha

Notice bibliographique

RevueScience Journal of Circuits Systems and Signal Processing · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueAdvanced Steganography and Watermarking Techniques
Établissements canadiensUniversity of Regina
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSteganographyLeast significant bitSteganography toolsComputer scienceCover (algebra)EncryptionCommunication sourcePlaintextKey (lock)SteganalysisAuthentication (law)Image (mathematics)Information hidingArtificial intelligenceComputer visionComputer securityComputer networkEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Steganography is the art of hiding secret messages into cover during communication. Steganography is a technique for sending secret messages across ordinary cover carriers in such a way that the presence of the messages is unnoticed. There are various steganographic techniques based on the cover being used in the steganographic process. The covers can be an image, audio, video, and text. The most widely used steganographic technique nowadays is Image Steganography. Image steganography is hiding the existence of the data using the image as the cover object. Most of the image steganographic technique hides the secret messages as plaintext and intruders may try to extract the secret message if he/she knows that the image being communicated is a stego image. In this paper, a web-based Least Significant Bit (LSB) image steganographic technique with two layers of AES encryption that does not require a key exchange mechanism between sender and receiver is explained. The proposed method follows six step mechanism on the sender’s side which includes user authentication to initiate communication, two 128-bit key generation and storing it to the central server database, message encryption using one of the generated keys in previous step and image encryption using another key followed by the image steganography. The image generated after sixth step is ready to send via any medium to the receiver. The receiver of the image also follows six steps process to convert the stego image to the decrypted message. After completing the authentication, receiver inputs the received image from the sebder and the system checks for the integrity of the inputted image. Once the integrity is verified, the system pulls the decryption keys from the database. Using this decryption keys, the image decryption and message takes place. The goal of the proposed method is to avoid key exchange mechanism using client/server architecture. The proposed method encrypts the secret message and stego image to add another layer of security.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,003

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,243 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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