Sırörtülü ses dosyalarının yapay zeka yöntemleri yardımıyla çözümlenmesi

Abstract

Bu çalışmada bugüne kadar yapılmış olan sırörtme çalışmalarının aksine sıraçma teknikleri üzerine yoğunlaşılmıştır. Sıraçma konusunda resim dosyaları üzerine birçok çalışma yapılmıştır. Fakat ses dosyaları üzerine çok fazla çalışma bulunmamaktadır. Bu tezde ses dosyalarında sıraçma işlemleri üzerinde durulmuştur. Sıraçma saldırısında gizleme algoritmasının bilindiği sıraçma saldırı yöntemi kullanılmıştır. Bu yöntem ses dosyalarına LSB sırörtme yöntemi kullanılarak oluşturulmuş sırlı nesnelere yönelik bir saldırı şeklidir. Geliştirilen sıraçma yönteminde, ses dosyalarının son bitlerine gömülmüş veriler analiz edilerek veri çıkartma işlemi yapılmaya çalışılmıştır. Genelde sıraçma yöntemlerinde sezme (detection) yani gizli verinin varlığını anlama işlemi yapılabilmektedir. Oysa geliştirilen yöntemde gizli veri içeren dosyalar için ?dosyadaki gizli veri oranı? sorusuna cevap aranmaktadır.

In this study, we have focused on steganalysis in contrast to steganography literature. There have been many studies on image driven steganalysis, but a very few on audio-file driven steganalysis. In this thesis, we have focused on audio-file driven steganalysis studies. We have used stego-object steganalysis known attack methods through our attack algorithm. This method of audio file created using LSB steganography method is a form of an attack on the stego object. In our steganalysis methods, there has been made an analysis of data extraction process for data embedded in the last bit of audio files.Steganalysis detection methods in general (insight) that can be done there, or do not have the data in this file can be hidden. Here, we have investigated the answers for question of `What percentage of hidden data is in such a file?.