Esteganografia usando Algoritmo Genético de Chaves Aleatórias Viciadas

Autores

  • Getulio dos Santos Araujo Universidade Federal do Tocantins https://orcid.org/0009-0002-5398-3349
  • Warley Gramacho da Silva Universidade Federal do Tocantins

DOI:

https://doi.org/10.20873/uft.2675-3588.2023.v4n2.p69-72

Palavras-chave:

esteganografia, matriz de substituição, problema combinatorial, técnicas heurística, BRKGA

Resumo

A esteganografia é vista com bons olhos no mundo digital como uma alternativa de envio de dados via arquivos em formato digital, mas há questionamentos quanto à sua qualidade e segurança, visto que uma simples degradação a expõe à interceptação de dados. Para minimizar isso, o uso da técnica da matriz de substituição tende a “mascarar” as informações embutidas, que, se remodeladas, podem ser representadas por um vetor de tamanho n, com n valores diferentes entre 0 e n-1 que são ordenados de uma maneira específica pode determinar a sequência de bits que substituirá uma determinada sequência de bits. Encontrar uma configuração ótima para uma matriz de substituição é um problema combinatório e deterministicamente inviável, exigindo o uso de heurísticas para encontrar uma solução quase ótima. No presente projeto aplicamos os conceitos de Algoritmos Genéticos com Chaves Aleatórias Biased (BRKGA) para encontrá-lo, ao mesmo tempo que é atestada sua eficiência em relação à abordagem da esteganografia, aplicações de seus conceitos em Algoritmos Genéticos convencionais. Ao final, concluímos que alguns aspectos podem ter contribuído para sua eficiência em relação à abordagem AG proposta por Brazil [1].

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Publicado

2023-10-16

Como Citar

[1]
dos Santos Araujo, G. e Gramacho da Silva , W. 2023. Esteganografia usando Algoritmo Genético de Chaves Aleatórias Viciadas. Academic Journal on Computing, Engineering and Applied Mathematics. 4, 2 (out. 2023), 69–72. DOI:https://doi.org/10.20873/uft.2675-3588.2023.v4n2.p69-72.

Edição

Seção

Edição Especial

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