Advanced Visual Secret Sharing -4

5.2  İLK SHARE VE DÖNDÜRÜLMÜŞ SHARE İ ÜRETME

İlk share için pattern seçme süreci çok önem arz etmektedir. Zira yanlış seçilecek bir pattern ikinci share in oluşumu sırasında birbirleriyle olan sınırlamalardan ötürü ikinci share için seçilebilecek uygun pattern kalmayabilir. Bunun için ilk share ve ondan meydana gelecek dönmüş share arasında belirli sınırlamalar vardır.

Bu sınırlamalar her iki share in ilişkili genişletilmiş blokları arasında ki hamming ağırlık değerlerine göre seçilmesi şeklindedir. Hamming ağırlık derecesi ise Secret görüntülerin ilgili pozisyondaki pixel parlaklık değerlerine göre farklılık arz etmektedir.

Pixel parlaklık değerlerine göre hamming ağırlık dereceleri ve buna bağlı olarak uygun pattern seçme için gerekli kurallar kümesi aşağıda maddeler halinde belirtilmiştir. Bu kurallar kümesi Yrd. Doç. Dr. Mustafa Ulutaş tarafından yapılan testler ve denemeler sonucunda elde edilmiştir.

Kurallar kümesi anlatılırken Secret görüntüler Sırasıyla P₁ ve P₂ şeklinde temsil edilirken Cover görüntülerde sırasıyla C₁ ve C₂ şeklinde temsil edilir. İlk share a ile ifade edilirken dönmüş share ise a’ ile ifade edilecektir.

PATTERN SEÇME KURALLARI -1

1. Eğer P₁ ve P₂ nin pixel parlaklık değerleri siyah olduğunda C₂ nin ilgili pixeli siyah ise bu durumda H(OR(a,a’)) değeri 3 e eşit veya 3 ten küçük olan patternler a ve a’ nün ilgili genişletilmiş blokları için uygun patternlerdir.
2. Eğer P₁ ve P₂ nin pixel parlaklık değerleri siyah olduğunda C₂ nin ilgili pixeli beyaz ise bu durumda H(OR(a,a’)) değeri 2 ye eşit veya 2 den küçük olan patternler a ve a’ nün ilgili genişletilmiş blokları için uygun patternlerdir.
3. Eğer P₁ ve P₂ nin pixel parlaklık değerleri beyaz olduğunda C₂ nin ilgili pixeli siyah ise bu durumda H(AND(a,a’)) değeri 1 e eşit veya 1 ten büyük olan patternler a ve a’ nün ilgili genişletilmiş blokları için uygun patternlerdir.
4. Eğer P₁ ve P₂ nin pixel parlaklık değerleri beyaz olduğunda C₂ nin ilgili pixeli beyaz ise bu durumda elde kalan patternler a ve a’ nün ilgili genişletilmiş blokları için uygun patternlerdir.
5. Eğer P₁ in pixel değeri beyaz ve  P₂ in pixel değeri siyah ise bu durumda H(XOR(a,a’)) değeri 1 den büyük olan patternler a ve a’ nün ilgili genişletilmiş blokları için uygun patternlerdir.
6. Eğer P₁ in pixel değeri siyah ve  P₂ in pixel değeri beyaz ise bu durumda H(XOR(a,a’)) değeri 1 den büyük olan patternler a ve a’ nün ilgili genişletilmiş blokları için uygun patternlerdir.
7. Yukarıda ki koşulları sağlamayan durumlar için ise pattern kümesi içerisinden herhangi bir tane rastgele olarak alınacaktır.

Siyah renk için gerekli 4 tane pattern ve beyaz renk için 6 tane pattern kümelerinin hamming ağırlıklandırma sonucu aldıkları değerler tablo şeklinde aşağıdaki şekillerde verilmiştir. Bu tablolar OR, XOR ve AND lenmiş hamming ağırlık değerlerini ifade etmektedir.

Şekil -5.4: H(OR(a,a’)) işlemi sonucunda oluşan patternler ve aldıkları hamming derecesi

Şekil -5.5: H(AND(a,a’)) işlemi sonucu oluşan patternler ve aldıkları hamming derecesi

Şekil -5.6: H(XOR(a,a’)) işlemi sonucu oluşan patternler ve aldıkları hamming derecesi

Yukarıdaki 3 tablo Yrd. Doç. Dr. Mustafa Ulutaş tarafından test ve denemelerin sonucunda oluşturulmuştur.

Aynı şekilde yukarıdaki hamming ağırlıklandırma kriterlerine göre Secret ve Cover pixellerinin renk değerlerine bağlı olarak her durum için birden fazla pattern vardır. Her durum için ortaya çıkan aday patternler aşağıda verilen 3 tabloyla gösterilmiştir . Bu tabloların verilmesinin nedeni ise tüm olası durumlar için bile mutlaka en azından bir pattern olabileceğidir.

Şekil -5.7: Pattern Seçme Kuralları -1 de ilk iki kural kuralların uygulanması sonucu elde edilen olası patternler

Şekil -5.8: Pattern Seçme Kuralları -1 de üç ve dördüncü kuralların uygulanması sonucu elde edilen olası patternler

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