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电气工程与系统科学 > 图像与视频处理

arXiv:2508.13710 (eess)
[提交于 2025年8月19日 ]

标题: 基于遗传算法的视频隐写中感兴趣区域选择的优化

标题: Optimizing Region of Interest Selection for Effective Embedding in Video Steganography Based on Genetic Algorithms

Authors:Nizheen A. Ali, Ramadhan J. Mstafa
摘要: 随着互联网的广泛应用,确保传输数据的安全性和隐私性变得越来越重要。 这促使对视频隐写术的研究更加深入,这是一种将数据隐藏在视频载体中以避免被检测的技术。 任何隐写术方法的有效性取决于其在不改变原始视频质量的同时嵌入数据的能力,同时保持高效率。 本文提出了一种新的视频隐写术方法,该方法利用遗传算法(GA)来识别载体视频中的感兴趣区域(ROI)。 ROI是视频中最适合嵌入数据的区域。 在嵌入到载体视频之前,秘密数据使用高级加密标准(AES)进行加密,这是一种广泛接受的加密标准,最多利用10%的载体视频。 这一过程确保了嵌入数据的安全性和保密性。 评估所提出方法的性能指标是峰值信噪比(PSNR)以及编码和解码时间。 结果表明,所提出的方法具有较高的嵌入能力和效率,PSNR范围在64到75分贝之间,这表明嵌入的数据几乎与原始视频无法区分。 此外,该方法可以快速编码和解码数据,使其适用于实时应用。
摘要: With the widespread use of the internet, there is an increasing need to ensure the security and privacy of transmitted data. This has led to an intensified focus on the study of video steganography, which is a technique that hides data within a video cover to avoid detection. The effectiveness of any steganography method depends on its ability to embed data without altering the original video quality while maintaining high efficiency. This paper proposes a new method to video steganography, which involves utilizing a Genetic Algorithm (GA) for identifying the Region of Interest (ROI) in the cover video. The ROI is the area in the video that is the most suitable for data embedding. The secret data is encrypted using the Advanced Encryption Standard (AES), which is a widely accepted encryption standard, before being embedded into the cover video, utilizing up to 10% of the cover video. This process ensures the security and confidentiality of the embedded data. The performance metrics for assessing the proposed method are the Peak Signal to Noise Ratio (PSNR) and the encoding and decoding time. The results show that the proposed method has a high embedding capacity and efficiency, with a PSNR ranging between 64 and 75 dBs, which indicates that the embedded data is almost indistinguishable from the original video. Additionally, the method can encode and decode data quickly, making it efficient for real time applications.
评论: 19页,7图,4表
主题: 图像与视频处理 (eess.IV) ; 密码学与安全 (cs.CR); 机器学习 (cs.LG); 多媒体 (cs.MM)
引用方式: arXiv:2508.13710 [eess.IV]
  (或者 arXiv:2508.13710v1 [eess.IV] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.2508.13710
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI
期刊参考: Computer Systems Science and Engineering 2023, 47(2), 1451-1469
相关 DOI: https://doi.org/10.32604/csse.2023.039957
链接到相关资源的 DOI

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来自: Ramadhan J. Mstafa [查看电子邮件]
[v1] 星期二, 2025 年 8 月 19 日 10:16:45 UTC (592 KB)
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