تعزيز أنظمة الاتصالات السرية من خلال إخفاء المعلومات العميقة (مجلة المنصور, 2025)
لقد برز إخفاء الصورة العميقة كنهج واعد لإخفاء المعلومات السرية باستخدام الصور الرقمية، والاستفادة من قوة تقنيات التعلم العميق لتعزيز الأمن. تستكشف الدراسة تكامل الشبكات العصبية العميقة لتعزيز أمان ومتانة أساليب إخفاء المعلومات. قد تحتوي أساليب إخفاء المعلومات التقليدية على نقاط ضعف بسبب خوارزمياتها الثابتة، مما يجعلها أقل مرونة في التعامل مع أنواع مختلفة من مواد الصور وأكثر عرضة للاكتشاف بواسطة طرق تحليل إخفاء المعلومات المتقدمة. تهدف الطريقة المقترحة إلى تطوير أنظمة الاتصالات السرية من خلال استخدام التعلم العميق لتحقيق عدم الإدراك والقوة مقابل طرق التحليل الهيكلي الشائعة. تقدم هذه الدراسة شبكة عصبية تلافيفية عامة (CNN) مع بنية التشفير وفك التشفير لطريقة إخفاء الصور العميقة. فهو يسهل إخفاء المعلومات واستخراجها بسلاسة. من أجل تقييم فعالية النهج المقترح، تم استخدام قياسات نسبة الإشارة إلى الضوضاء ومؤشر التشابه الهيكلي. تظهر النتائج التجريبية المستندة إلى مجموعة بيانات ImageNet أن النهج الذي نتبعه يتفوق على الطرق المختارة ذات الصلة من حيث الأمان والقوة وعدم القدرة على الرؤية بصريًا. PSNR: 72.79 SSIM: 0.9753 نتائج الاختبار، وبالتالي نستنتج أن النهج الذي اقترحناه يتفوق على الطرق السابقة.
Keywords: إخفاء الصور; التعلم العميق; الشبكة العصبية الملتفة; ذروة نسبة الإشارة إلى الضوضاء; قياس مؤشر التشابه الهيكلي.