Building Scheme Of Digital Image Authentication Using Steganography & Perceptual Hashing Techniques

اكتسبت تقنيات التوثيق للصور الرقمية في الآونة الأخيرة اهتماما كبيرا نظرا لأهميتها بالنسبة لعدد كبير من تطبيقات الوسائط المتعددة، و بشكل عام تنتقل الصور الرقمية عبر أوساط غير آمنة كالأنترنت و شبكات الحواسيب بأنواعها المختلفة، و قد يتطلب التطبيق وجود تأمين مستوى عال من الأمن مثل التطبيقات العسكرية و الطبية و بالتالي يجب أن تكون الصور محمية ضد محاولات تعديل محتواها، مثل هذه التعديلات قد تؤدي إلى التأثير على القرارات المرتبطة بهذه الصور. تم في هذا البحث اقتراح مخططاً عاماً لضمان امن تبادل الصور الرقمية المتبادلة بالاعتماد على تقنيات إخفاء المعلومات (التورية) و البعثرة الادراكية الصور الرقمية و في مرحلة الاختبار النهائي تم دراسة مدى مقاومة المخطط المقترح لعمليات التعديل مثل تطبيق ضغط الصورة وفق مستويات مختلفة و تغيير مستوى التباين و السطوع للصورة، و تم الاعتماد على حساب نسبة التطابق بين بتات شعاع البعثرة الأصلي للصورة و بتات شعاع البعثرة الذي تم تضمينه بها من أجل تحليل نتائج الاختبارات المطبقة، و بالمحصلة حصلنا على نسبة تطابق شبه مثالية حتى بعد تطبيق ضغط الصورة أو تغيير مستوى السطوع لها (ما يقارب 99.9%)، بينما انخفضت نسبة التطابق بشكل ملحوظ مع زيادة مستوى التباين للصورة (ما يقارب 94%).

Recently، digital image authentication technologies have gained much attention because of their importance in many multimedia applications. In general digital images are transmitted over unsaved media such as the internet and many types of computer networks. Applications may require a large amount of safety such as military applications and medical applications. Therefore the digital images must be protected against any modifications، which may lead to influence the decisions that associated with them. In this paper، a general scheme based on Steganography & Perceptual Image Hashing techniques was proposed to enhance the security of digital image transmission. In the final test stage, we checked the accuracy of the proposed scheme against potential modifications was studied, by applying different levels of compression and changing the contrast & brightness level of the image. For analyzing the final results, we computed the matching ratio between the original hash vector and the embedded hash vector. As a result، we achieved a near perfect match ratio even after applying the image compression level or changing its brightness level (approximately 99.9%), while the match ratio decreased significantly with the increase of the contrast level of the image (approximately 94%).