में अनुसंधानकम्प्यूटेशनल विज्ञान और इंजीनियरिंग के अंतर्राष्ट्रीय जर्नल का वर्णन करता हैडिजिटल छवियों में छिपे संदेशों का पता लगाने का एक नया तरीका।यह कार्य स्टेग्नालिसिस के क्षेत्र में योगदान देता है, जो साइबर सुरक्षा और डिजिटल फोरेंसिक में महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है।

स्टेग्नोग्राफ़ी में डेटा को एक सामान्य माध्यम में एम्बेड करना शामिल है, जैसे डिजिटल छवि के बिट्स और बाइट्स के बीच छिपे शब्द।स्क्रीन पर प्रदर्शित होने पर छवि अलग नहीं दिखती है, लेकिन कोई व्यक्ति जो जानता है कि कोई छिपा हुआ संदेश है, वह संदेश को निकाल या प्रदर्शित कर सकता है।की विशाल संख्या को देखते हुएडिजिटल छवियाँयह अब मौजूद है - और यह संख्या हर दिन एक उल्लेखनीय दर से बढ़ रही है - यह देखना मुश्किल है कि ऐसी छिपी हुई जानकारी किसी तीसरे पक्ष, जैसे कि कानून प्रवर्तन, को कैसे मिल सकती है।

दरअसल, एक अर्थ में यह अस्पष्टता से सुरक्षा है, लेकिन फिर भी यह एक शक्तिशाली तकनीक है।बेशक, स्टेग्नोग्राफ़ी के वैध उपयोग हैं, लेकिन संभवतः अधिक नापाक उपयोग भी हैं, और कानून प्रवर्तन और सुरक्षा के लिए प्रभावी पता लगाना महत्वपूर्ण है।

भारत के गुरुग्राम में द नॉर्थकैप यूनिवर्सिटी की अंकिता गुप्ता, रीता छिकारा और प्रभा शर्मा ने एक नया दृष्टिकोण पेश किया है जो आवश्यक बड़ी मात्रा में डेटा को संसाधित करने से जुड़ी कम्प्यूटेशनल चुनौतियों का समाधान करते हुए पता लगाने की सटीकता में सुधार करता है।

स्टेगैनालिसिस में यह पहचानना शामिल है कि किसी छवि में छिपा हुआ डेटा है या नहीं।आमतौर पर, उन छिपे हुए संदेशों का पता लगाने के लिए स्थानिक समृद्ध मॉडल (एसआरएम) का उपयोग किया जाता है।यह फिंगरप्रिंट में छोटे बदलावों की पहचान करने के लिए छवि का विश्लेषण करता है जो छिपे हुए डेटा के कारण मौजूद होंगे।हालाँकि, एसआरएम जटिल है, इसमें बड़ी संख्या में विशेषताएं हैं, और यह डिटेक्शन एल्गोरिदम को प्रभावित कर सकता है, जिससे प्रभावशीलता कम हो सकती है।इस मुद्दे को अक्सर "आयामीता का अभिशाप" कहा जाता है।

टीम ने हाइब्रिड अनुकूलन की ओर रुख किया हैएल्गोरिदमDEHHPSO कहा जाता है, जो तीन एल्गोरिदम को जोड़ता है: हैरिस हॉक्स ऑप्टिमाइज़र (HHO), पार्टिकल स्वार्म ऑप्टिमाइज़ेशन (PSO), और डिफरेंशियल इवोल्यूशन (DE)।इनमें से प्रत्येक एल्गोरिदम प्राकृतिक प्रक्रियाओं से प्रेरित था।उदाहरण के लिए, एचएचओ एल्गोरिदम हैरिस हॉक्स के शिकार व्यवहार का अनुकरण करता है और इष्टतम समाधानों को लक्षित करने के साथ पर्यावरण की खोज को संतुलित करता है।टीम बताती है कि एचएचओ, पीएसओ और डीई को मिलाकर, वे जटिल फीचर सेट के माध्यम से वर्तमान एकल एल्गोरिदम की तुलना में कहीं अधिक तेज़ी से काम कर सकते हैं, भले ही वह कितना भी परिष्कृत क्यों न हो।

हाइब्रिड दृष्टिकोण 94% से अधिक सुविधाओं को समाप्त करके कम्प्यूटेशनल मांग को कम करता है जिन्हें अन्यथा संसाधित करना पड़ता।छीनी गई जानकारी को फिर एक सपोर्ट वेक्टर मशीन (एसवीएम) क्लासिफायरियर के साथ संसाधित किया जा सकता है।टीम का कहना है कि यह विधि मेटा-ह्यूरिस्टिक (अनिवार्य रूप से परीक्षण-और-त्रुटि विधियों) से बेहतर काम करती है और कई गहन शिक्षण विधियों से भी बेहतर है, जिनका उपयोग आमतौर पर अधिक हल करने के लिए किया जाता है।जटिल समस्याएँस्टेग्नालिसिस की तुलना में।

अधिक जानकारी:अंकिता गुप्ता और अन्य, एक बेहतर निरंतर और असतत हैरिस हॉक्स ऑप्टिमाइज़र, जिसे छवि स्टेग्नालिसिस के लिए फीचर चयन के लिए लागू किया गया है,कम्प्यूटेशनल विज्ञान और इंजीनियरिंग के अंतर्राष्ट्रीय जर्नल(2024)।डीओआई: 10.1504/आईजेसीएसई.2024.141339