Kuantum Teknolojisine Dayalı Görüntü Steganografisi

No Thumbnail Available

Date

2025

Journal Title

Journal ISSN

Volume Title

Publisher

Open Access Color

OpenAIRE Downloads

OpenAIRE Views

Research Projects

Journal Issue

Abstract

Steganografi, bilgilerin bir örtü ortamında gizlenerek tespit edilmeden saklandığı bir veri gizleme tekniğidir. Bu tür tekniklerin performansını değerlendiren önemli bir ölçüt, gizli mesajın tespit edilmesine karşı direnç, yani güvenliktir. Güvenli steganografi tekniklerinden biri, görüntü maskelenmesidir. Bu yöntemde, bir görüntü önce rastgele bir anahtar ile şifrelenerek şifreli bir görüntü elde edilir. Ardından, bu şifreli görüntü, orijinal görüntü kullanılarak tekrar şifrelenir ve anahtarın yerine geçen bir maske üretilir. Bu süreç, anahtarın gizli kalmasını sağlar ve yöntemin güvenliğini artırır. Bu algoritmalar, kırmızı, yeşil ve mavi (RGB) kanalları ayrı ayrı işlenerek renkli görüntüler üzerinde gerçekleştirilecek ve üç şifreli kanal ile üç maske kanalı elde edilecektir. Geleneksel olarak, steganografi, tamamlayıcı metal-oksit-yarı iletken (CMOS) transistörleri ve çok büyük ölçekli tümleşik devre (VLSI) donanımı kullanılarak uygulanır. Ancak, VLSI'nin yonga yoğunluğundan kaynaklanan aşırı ısınma gibi doğal sorunları nedeniyle, kuantum teknolojileri, steganografide VLSI'nin yerini alabilecek yeni nesil teknolojiler olarak değerlendirilmektedir. Alternatif olarak, kuantum nokta hücresel otomataları (QCA), steganografik sistemleri güç analizi saldırılarına karşı korumak için kritik olan yüksek hız, bütünlük ve düşük güç tüketimi sunar. Bu çalışmada, hem şifreleme hem de maske üretimi için kullanılan XOR kapısı temel yapı taşı olan, QCA tabanlı bir görüntü maskesi nano-tasarımı öneriyoruz. Tasarım, QCADesigner 2.0.3 yazılımı kullanılarak geliştirilmiş, şifreleme mantığı ise Python diliyle yazılmıştır. Tasarım, döndürülmemiş hücreler içeren tek katmanlı bir yapı kullanır. Görüntü kalitesini değerlendirmek için Yapısal Benzerlik İndeksi (SSIM) ve Yapısal Farklılık İndeksi (DSSIM) kullanılmıştır. Sonuçlarımız, önceki QCA tabanlı tasarımlara kıyasla hücre sayısında %57,3 ve alanda %40,7 azalma ile iyileşmeler gösterdi. Güvenlik analizleri, diferansiyel saldırılar dışında çeşitli saldırılara karşı artırılmış direnç sağlandığını ortaya koymuştur. Anahtar Sözcükler: Steganografi, Görüntü Maskelenmesi, QCA, XOR Kapısı, Görüntü Şifreleme, RGB, Kriptografi.
Steganography is a data hiding technique where information is concealed in a cover medium to remain undetected. An important performance metric of such techniques is security, or the ability to resist detection of the hidden message. One secure steganographic technique is image masking, where an image is first encrypted with a random key to generate a cipher image. Then, this cipher image is encrypted again using the original image to produce a mask, which substitutes the random key during the retrieval. This process keeps key remains, increasing the security of the method. The following algorithms will be done on colorful images by processing red, green, and blue (RGB) channels separately, resulting in three cipher and three mask channels. Traditionally, steganography is implemented using complementary metal-oxidesemiconductor (CMOS) transistors and very-large-scale integration (VLSI) hardware. However, because of VLSI's inherent problems, such as overheating due to the density of the chips, quantum technologies are considered emerging technologies that can substitute VLSI in steganography. As an alternative, we explore quantum-dot cellular automata (QCA), which provides significant speed, integrity, and lower power consumption, critical for securing steganographic systems against power analysis attacks. We propose a QCA-based nano-design structure for image masking, with an XOR gate as the central building block, used for both encryption and mask generation. The design is developed in QCADesigner 2.0.3, while the encryption logic is developed in Python. The framework itself uses a single-layer structure without rotated cells. To assess image quality, we use the Structural Similarity Index Measure (SSIM) and Structural Dissimilarity Index Measure (DSSIM). Our results demonstrate improvements in cell count (reduced by 57.3%) and area (reduced by 40.7%) compared to prior QCA-based designs. The security analysis shows enhanced resistance to various attacks, except for differential attacks

Description

Keywords

Turkish CoHE Thesis Center URL

Fields of Science

Citation

WoS Q

Scopus Q

Source

Volume

Issue

Start Page

End Page

83

Collections

Google Scholar Logo
Google Scholar™

Sustainable Development Goals

5

GENDER EQUALITY
GENDER EQUALITY Logo

8

DECENT WORK AND ECONOMIC GROWTH
DECENT WORK AND ECONOMIC GROWTH Logo

9

INDUSTRY, INNOVATION AND INFRASTRUCTURE
INDUSTRY, INNOVATION AND INFRASTRUCTURE Logo

10

REDUCED INEQUALITIES
REDUCED INEQUALITIES Logo