مصنفین:  (1) Xueying Mao, School of Computer Science, Fudan University, China (xymao22@m.@fudan.edu.cn)؛  (2) Xiaoxiao Hu, School of Computer Science, Fudan University, China (xxhu23@m.fudan.edu.cn)؛  (3) وانلی پینگ، سکول آف کمپیوٹر سائنس، فوڈان یونیورسٹی، چین (pengwanli@fudan.edu.cn)؛  (4) Zhenliang Gan, School of Computer Science, Fudan University, China (zlgan23@m.@fudan.edu.cn)؛  (5) Qichao Ying, School of Computer Science, Fudan University, China (qcying20@fudan.edu.cn)؛  (6) Zhenxing Qian، سکول آف کمپیوٹر سائنس، Fudan University، China اور ایک متعلقہ مصنف (zxqian@fudan.edu.cn)؛  (7) شینگ لی، سکول آف کمپیوٹر سائنس، فوڈان یونیورسٹی، چین (lisheng@fudan.edu.cn)؛  (8) Xinpeng Zhang, School of Computer Science, Fudan University, China (zhangxinpeng@fudan.edu.cn)۔   ایڈیٹر کا نوٹ: یہ ایک مطالعہ کے 7 کا حصہ 1 ہے جس میں ویڈیوز کی معنوی خصوصیات میں خفیہ پیغامات کو چھپانے کے لیے ایک نیا طریقہ تیار کرنے کی وضاحت کی گئی ہے، جو اسے آن لائن شیئرنگ کے دوران زیادہ محفوظ اور تحریف کے خلاف مزاحم بناتی ہے۔ باقی نیچے پڑھیں۔  لنکس کی میز   خلاصہ اور 1. تعارف   2. متعلقہ کام   3. مجوزہ نقطہ نظر  تجربات   4.1 تجرباتی سیٹ اپ   4.2 کارکردگی کا تجزیہ   4.3 ایبلیشن اسٹڈی   نتائج اور حوالہ جات  خلاصہ  روایتی ویڈیو سٹیگنوگرافی کے طریقے سرایت کرنے کے لیے خفیہ جگہ کو تبدیل کرنے پر مبنی ہیں، جب کہ ہم ایک جدید طریقہ تجویز کرتے ہیں جو ویڈیو ایڈیٹنگ کے عمل کے دوران سٹیگنوگرافی کے لیے سیمنٹک فیچر کے اندر خفیہ پیغام کو سرایت کرتا ہے۔ اگرچہ موجودہ روایتی ویڈیو سٹیگنوگرافی کے طریقے سیکیورٹی کی ایک خاص سطح اور سرایت کرنے کی صلاحیت کو ظاہر کرتے ہیں، لیکن ان میں آن لائن سوشل نیٹ ورکس (OSNs) میں عام بگاڑ کے خلاف مناسب مضبوطی کا فقدان ہے۔ اس مقالے میں، ہم ایک اینڈ ٹو اینڈ مضبوط جنریٹو ویڈیو سٹیگنوگرافی نیٹ ورک (RoGVS) متعارف کراتے ہیں، جو خفیہ پیغام کو سرایت کرنے کے لیے ویڈیوز کے سیمنٹک فیچر میں ترمیم کرکے بصری ایڈیٹنگ حاصل کرتا ہے۔ ہم بصری ترمیم کے اثرات کو ظاہر کرنے کے لیے چہرے کی تبدیلی کا منظر نامہ استعمال کرتے ہیں۔ ہم سب سے پہلے خفیہ پیغام کو سرایت کرنے والا ماڈیول ڈیزائن کرتے ہیں تاکہ خفیہ پیغام کو ویڈیوز کی معنوی خصوصیت میں ڈھال سکیں۔ وسیع تجربات ظاہر کرتے ہیں کہ چہرے کے ویڈیو ڈیٹاسیٹس پر لاگو مجوزہ RoGVS طریقہ مضبوطی اور صلاحیت دونوں کے لحاظ سے موجودہ ویڈیو اور امیج سٹیگنوگرافی تکنیکوں پر اپنی برتری کو ظاہر کرتا ہے۔    — جنریٹیو ویڈیو سٹیگنوگرافی، مضبوط سٹیگنوگرافی، سیمنٹک ترمیم انڈیکس کی شرائط  1. تعارف  سٹیگنوگرافی خفیہ پیغام کو قدرتی ڈیجیٹل کیریئرز، جیسے امیج، ویڈیو، ٹیکسٹ وغیرہ میں سرایت کرنے کی سائنس اور ٹیکنالوجی ہے۔ عام طور پر، قدرتی ڈیجیٹل کیریئرز کو "کور" کہا جاتا ہے اور خفیہ پیغام والے ڈیجیٹل میڈیا کو "سٹیگو" کہا جاتا ہے۔ روایتی تصویری سٹیگنوگرافی کے طریقے [49, 12, 31] بنیادی طور پر خفیہ پیغام کو سرایت کرنے کے لیے اعلی تعدد والے اجزاء میں ترمیم کرتے ہیں۔ وہ عام طور پر طریقہ کار کا استعمال کرتے ہیں جیسے کہ پکسل ویلیو میں ہیرا پھیری یا خفیہ پیغام کو اسٹیگنوگرافک مقاصد کے لیے انکوڈر میں داخل کرنے سے پہلے کور امیج میں ضم کرنا۔  پچھلے کچھ سالوں میں، مختصر ویڈیو سافٹ ویئر ایپلی کیشنز جیسے TikTok، YouTube، Snapchat، وغیرہ کے عروج کے ساتھ، ویڈیو سٹیگنوگرافی کے لیے ایک موزوں کیریئر بن گیا ہے۔   روایتی ویڈیو سٹیگنوگرافک طریقے، براہ راست پکسل ویلیو ہیرا پھیری کا استعمال کرتے ہوئے [32]، کوڈنگ میپنگ [34]، یا انکولی ڈسٹورشن فنکشن [36]، معلومات کو چھپانے کے لیے ویڈیو ڈیٹا کی فالتو پن کا استحصال کرتے ہیں۔ اس کے باوجود، سیکورٹی اور سرایت کرنے کی صلاحیت میں کامیاب ہونے کے باوجود، خفیہ جگہ کو تبدیل کرنے کے ان طریقوں کو عام پوسٹ پروسیسنگ آپریشنز کے ذریعے آسانی سے مٹا دیا جا سکتا ہے۔ لہذا وہ متنوع بگاڑ کو کم کرنے کا خطرہ رکھتے ہیں جو نقصان دہ چینل ٹرانسمیشن میں ہوسکتی ہیں۔  ویڈیوز پر بصری ترمیم کو ان کے اندر موجود اشیاء کی معنوی معلومات کو تبدیل کرنے کے عمل کے طور پر دیکھا جا سکتا ہے۔ خفیہ پیغام کو خفیہ جگہ میں چھپانے کے بجائے، ہم بصری ایڈیشن کے لیے ویڈیوز کی معنوی خصوصیت کے اندر خفیہ پیغام کو سرایت کرتے ہیں۔ اعلی درجے کی معنوی خصوصیت تحریف کے لیے کم حساس ہے، اس طریقہ کو فطری طور پر مضبوط بناتی ہے۔ ویڈیو سٹیگنوگرافی کی مضبوطی کو بہتر بنانے کے لیے، ہم ایک اینڈ ٹو اینڈ مضبوط جنریٹو ویڈیو سٹیگنوگرافی نیٹ ورک (RoGVS) تجویز کرتے ہیں، جو چار ماڈیولز پر مشتمل ہے، جس میں انفارمیشن انکوڈنگ ماڈیول، خفیہ پیغام ایمبیڈنگ ماڈل، حملہ کرنے والی پرت، اور خفیہ پیغام نکالنا شامل ہے۔ ماڈیول تشخیص کے لیے، ہم اپنے طریقہ کار کی تاثیر کو ظاہر کرنے کے لیے ایک مثال کے طور پر چہرہ بدلنے والی ٹیکنالوجی کا استعمال کرتے ہیں، جبکہ اسے آسانی سے دیگر ایپلی کیشنز تک بڑھایا جا سکتا ہے۔ جامع تجربات نے یہ ظاہر کیا ہے کہ ہمارا طریقہ جدید ترین تکنیکوں کو پیچھے چھوڑتا ہے، قابل ستائش مضبوطی اور عام کرنے کی صلاحیتوں کو حاصل کرتا ہے۔   ہمارے کام کی اہم شراکتیں حسب ذیل ہیں: 1) ہم سب سے پہلے ایک نئے تخلیقی ویڈیو سٹیگنوگرافی کے طریقہ کار کو دریافت کرنے والے ہیں، جو خفیہ جگہ کو تبدیل کرنے کے بجائے بصری ایڈیٹنگ کے دوران خفیہ پیغام کو سرایت کرنے کے لیے سیمنٹک فیچر کو تبدیل کرتا ہے۔ یہ فریم ورک مضبوط توسیع پذیری کی نمائش کرتا ہے، جو سٹیگنوگرافی فیلڈ کی مستقبل کی ترقی کے لیے ایک نئے موضوع کے طور پر کام کرتا ہے۔ 2) مجوزہ طریقہ سوشل نیٹ ورک پلیٹ فارم میں عام بگاڑ کے خلاف مضبوط ہے اور خفیہ پیغام کو اعلیٰ درستگی کے ساتھ نکالا جا سکتا ہے۔ 3) ہمارا طریقہ اینٹی سٹیگنالیسس کے لیے دوسرے جدید ترین طریقوں کے مقابلے میں بہتر سیکیورٹی حاصل کرتا ہے، جو مؤثر طریقے سے سٹیگنالیسس سسٹم کی کھوج سے بچ سکتا ہے۔  یہ کاغذ CC 4.0 لائسنس کے تحت   ہے۔ arxiv پر دستیاب

Part of HackerNoon's growing list of open-source research papers, promoting free access to academic material.

Kinetopgraph.TECH

Read My Stories

kinetograph

یہ آڈیو کہانی کی اصل زبان میں تیار کی گئی ہے!

چینی محققین آن لائن ویڈیوز میں خفیہ پیغامات کو چھپانے کے لیے AI کا استعمال کرتے ہیں۔

About Author

تبصرے

ہینگ ٹیگز

یہ مضمون اس میں پیش کیا گیا تھا۔

Related Stories

HackerNoon Decoded: The Top 10 Countries Where HackerNoon Is the Most Active

AI Search Traffic Marketshare for Calling HackerNoon Blogs: 52% OpenAI, 30% Amazon & 18% Perplexity

Urbain Grandier by Alexandre Dumas - Table of Links

"Growing Businesses Gives Me a Sense of Purpose." says Flow Ninja Founder/CEO

HackerNoon Decoded: The Top 10 Countries Where HackerNoon Is the Most Active

AI Search Traffic Marketshare for Calling HackerNoon Blogs: 52% OpenAI, 30% Amazon & 18% Perplexity

Urbain Grandier by Alexandre Dumas - Table of Links

"Growing Businesses Gives Me a Sense of Purpose." says Flow Ninja Founder/CEO

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps