TY - JOUR ID - TI - Fuzzy Based Clustering for Grayscale Image Steganalysis التجمع الضبابي لتحليل الاخفاء في الصورة الرمادية AU - Sarab M. Hameed سراب مجيد حميد AU - Rasha A. Mohammed رشا عبد المجيد محمد AU - Baraa' A. Attea براء علي عطية PY - 2015 VL - 56 IS - 2A SP - 1161 EP - 1175 JO - Iraqi Journal of Science المجلة العراقية للعلوم SN - 00672904 23121637 AB - Steganography is the science that involves communicating secret message in a multimedia carrier. On the other hand, steganalysis is the field dedicated to detect whether a given multimedia has hidden message in it. The detection of hidden messages is revealed as a classification problem. To this end, this paper has two contributions. Up to the best of our knowledge, this is the first time todefine grayscale image steganalysis, as a fuzzy c-means clustering (FCM) problem. The objective of the formulated fuzzy problem is to construct two fuzzy clusters: cover-image and stego-image clusters. The second contribution is to define a new detector, called calibrated Histogram Characteristic Function (HCF) with HaarWavelet(HCF^HW). The proposed detector is exploited, by the fuzzy clustering algorithm, as a feature set parameter to define the boundaries of the cover- and stego- images clusters. Performance evaluations of FCM with HCF^HW in terms of accuracy, detection rate, and false positive rate are investigated and compared with other work based on HCF Center of Mass or HCF-COM andcalibrated HCF-COM by down sampling. The comparison reveals out that the proposed FCM with (HCF^Hw)significantly outperforms other work.

إخفاء المعلومات هو العلم الذي يتضمن نقل رسالة سرية مضمنة في الوسائط المتعددة. من ناحية أخرى، تحليل الأخفاء هو الحقل المخصص لاكتشاف في ما إذا كان الوسط المتعدد يحتوي على رسالة مخفية أو لا. يمكن اعتبار عملية الكشف عن الرسائل المخفية مشكلة تصنيف. لذلك، فإن هذا البحث يسهم في أمرين. أولا، تحليل الأخفاء في الصور الرمادية،باستخدام خوارزمية التجمع الضبابي ال (FCM).إن الهدف من استخدام خوارزمية التجمع الضبابي في الكشف هو تكوينمجموعتين من التجمع الضبابي هما: مجموعة الصور التي لا تحتوي على بيانات مخفيةومجموعةالصور التي تحتوي على بيانات مخفية. الاسهام الثاني, هو تعريف كاشف جديد بالإعتمادعلى طريقة تحليل الموجات من نوع هار (Haar Wavelet) يسمى (HCF^HW) لتحديد مجموعة ميزات يتم استخدامها لاحقاً مع خوارزمية التجمع الضبابي المقترحة (FCM)، لتحديد مجموعة الصور التي لا تحتوي على بيانات مخفية والمسماة (Cover Images ) من الصور التي تحتوي على بيانات مخفية والمسماة (Images(Stego. تم التحقق في تقييم أداء ((FCM معHCF^HW)) من حيث الدقه ومعدل الأكتشاف ، ومعدل الإيجابية الكاذبه ومقارنتها مع غيرها من الأعمال على أساس مركز كتلة (HCF) أو (HCF-COM) وتحديد (HCF-COM)بواسطة الاختزال((Down-sampling. وتبين المقارنة إلى أن (FCM) المقترح مع (HCF^HW) يتفوق بشكل كبير على الأعمال الأخرى. ER -