Advanced Visual Secret Sharing -2

Merhaba Arkadaşlar bu yazım da bir önceki yazımda olduğu gibi Visual Secret Sharing alanında artan sayıda sır görüntüler için anlamlı pay görüntüler oluşturmayı devam edeceğim. Çalışma çok geniş olduğu için her ayrıntısına yazılarım da yer vermeye çalışacağım. Aşağıda önceki yazımın devamı vardır bu yazıyı okumadan önce lütfen http://mehmetsalihdeveci.net/2011/06/24/advanced-visual-secret-sharing-1/ bu yazıyı okuyun.

Şekil -4.4: Şekil 4.3 de verilen Share lerin sırasıyla üst üste gelmesiyle ortaya çıkan Orijinal Secret görüntüler

 

Yukarıda Şekil -4.4 te de görüldüğü gibi Shareler anlamlı görüntüler oldukları için güvensiz kanallarda iletimleri gerçekleştirildikleri zaman Şekil -4.1 deki gösterilen anlamsız görüntüler kadar dikkat çekmezler. Ancak eğer shareler anlamsız görüntüler olmuş olsa ağ ortamında iletilirken kötü amaçlı hırsızların hemen dikkatini çeker ve bu görüntülere çeşitli saldırılar gerçekleştirilerek orijinal görüntüyü elde etmeye çalışırlar. Ancak anlamlı share ler bunlara nazaran daha güvenlidir çünkü anlamsız shareler kadar dikkat çekmezler.

Yrd. Doç. Dr. Mustafa Ulutaş tarafından önerilen metotta shareler oluşturulurken ilk share Wu ve Chen in algoritmasından farklı olarak tamamen random bir şekilde üretilir. Oluşturulan Share görüntülerin pixel değerleri kullanılan cover görüntülerin pixel değerlerine göre oluşacak pattern kümesi içerisinden seçilir.

Çalışmada kullanılan patternler 4 alt pixelden oluşmuş olup bu 4 alt pixel cover görüntüdeki tek bir pixeli temsil etmektedir. Yani cover görüntüdeki tek bir pixel Share görüntüde kullanılan her bir patterne denk düşer ki bu patternler 4 alt pixelden oluşmaktadırlar.

Kullanılan Cover ve Secret görüntüler Halftone görüntüler olmaları gerekmektedir. Bu nedenle pixeller sadece 0 ve 255 değerlerinden oluşmaktadır yani pixeller ya siyah renktedir yada beyaz renktedir. Secret ve cover görüntülerde oluşan her bir siyah pixel için Share görüntülerde oluşan pattern kümesi içerisinde 3 siyah ve 1 beyaz pixel bulunur. Bu 3 siyah bir beyaz pixel insan bazlı görme sistemlerinde siyah olarak algılanır.

Matematiksel kurallardan bilindiği gibi bu şekildeki bir pattern 4 farklı şekilde temsil edilebilir. Aşağıdaki Şekil -4.5 deki görüntüde her bir Siyah pixel için Share görüntülerde kullanılması gereken 4 farklı pattern kümesi verilmiştir. Bu patternlerden hangisinin seçilmesi gerektiği aşağıda seçme sürecinde belirtilecektir.

Şekil -4.5: P_b patternini temsil eden siyah görünümlü patternler

Secret ve Cover görüntülerde kullanılan beyaz pixeller için ise Shareler de kullanılan patternlerin her biri 2 siyah ve 2 beyaz pixel barındırmaktadır. Bu 2 siyah ve 2 beyaz pixeller insan bazlı görme sistemlerinde beyaz olarak algılanır. Matematiksel olarak bu 2 siyah ve beyaz pikselin 6 farklı kombinasyonu elde edilebilir.

Aşağıda Şekil -4.6 da verilen görüntüde Cover görüntülerde ki her bir beyaz pixel için Sharede buna karşılık gelen tek bir pattern için oluşan pattern kümesi verilmiştir. Bu patternlerden hangisinin seçilmesi gerektiği pattern seçme sürecinde belirtilecektir.

Şekil -4.6: P_w patternini temsil eden beyaz görünümlü patternler

 

İki share görüntü üst üste getirildiği zaman birbiriyle bire bir örtüşen patternlerin alt pixellerinin tamamı siyah ise bu pattern Secret görüntüyü tekrar elde ederken siyah pixel olarak kabul edilir. Üst üste getirilen 4 alt pixelden en az birisi bile beyaz renge sahip ise bu pattern elde edilecek Secret görüntü üzerinde ilişkili pixel üzerinde beyaz renk şeklinde değerlendirilecektir.

 

Secret ve Cover görüntülerin büyüklükleri NxN olduğu zaman elde edilecek Sharelerin boyutları 2Nx2N olacaktır. Hâlbuki Shamir’in Visual Secret Sharing metodunda aynı büyüklük için elde edilen sharelerin büyüklükleri 2Nx4N şeklindedir. Bu özellik Ulutaş tarafından önerilen metodun benzeri çalışmalardan üstünlüğünü belirtir. Bu yönüyle de Ulutaş ın metodu saklama kapasitesi ve bant genişliği gereksiniminden dolayı benzeri çalışmalardan üstündür. Ulutaş tarafından önerilen metot da girdi olarak kullanılan görüntüler NxN boyutunda olup halftone görüntülerdir.

Oracle Exadata SQL Server Goldengate Weblogic EBS ve Linux konusunda aşağıdaki konularda 7×24 Uzman Danışmanlara yada Eğitimlere mi
İhtiyacınız var [email protected] adresine mail atarak Bizimle iletişime geçebilirsiniz.

– Oracle Veritabanı Danışmanlığı
– Oracle Veritabanı Bakım ve Destek
– Exadata Danışmanlığı
– Exadata Bakım ve Destek
– SQL Server Veritabanı Danışmanlığı
– SQL Server Veritabanı Bakım ve Destek
– Goldengate Danışmanlığı
– Goldengate Bakım ve Destek
– Linux Danışmanlığı
– Linux Bakım ve Destek
– Oracle EBS Danışmanlığı
– Oracle EBS Bakım ve Destek
– Weblogic Danışmanlığı
– Weblogic Bakım ve Destek
– Oracle Veritabanı Eğitimleri
– Oracle VM Server Danışmanlığı
– Oracle VM Server Bakım ve Destek
– Oracle EPPM Danışmanlığı
– Oracle EPPM Bakım ve Destek
– Oracle Primavera Danışmanlığı
– Oracle Primavera Bakım ve Destek
– Oracle Eğitimleri
– SQL Server Eğitimleri
– Goldengate Eğitimleri
– Exadata Eğitimleri
– Linux Eğitimleri
– Oracle EBS Eğitimleri
– Oracle VM Server Eğitimleri
– Weblogic Eğitimleri
– Oracle EPPM Eğitimleri
– Oracle Primavera Eğitimleri