Ayrık dalgacık dönüşümü (ADD) kullanılarak ses steganografisi
Audio steganography using discrete wavelet transform (DWT)
- Tez No: 1011302
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ RECEP DURANAY
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Maksimum Örtüşen Ayrık Dalgacık Dönüşümü, MODWT
- Yıl: 2026
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Atlas Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Dijital iletişimin hızla yaygınlaşması, hassas bilgilere yetkisiz erişim riskini artırmıştır. Geleneksel kriptografik teknikler veri gizliliğini sağlasa da iletişimin varlığını gizleyememekte ve bazı durumlarda şüphe uyandırabilmektedir. Ses steganografisi, gizli bilgiyi ses sinyalleri içerisine gömerek bu sınırlamayı aşmayı hedeflemektedir; ancak mevcut yöntemler saydamlık, dayanıklılık ve kapasite arasında çeşitli ödünleşimlerle karşı karşıyadır. Bu tezde, dönüşüm alanında gömme için Ayrık Dalgacık Dönüşümü (ADD) ve Nicemleme İndeks Modülasyonu (NİM) yöntemlerini birleştiren ve mesaj gizliliğini gömme öncesinde korumak amacıyla GŞS-ŞBZ şifrelemesini kullanan hibrit bir ses steganografisi yaklaşımı önerilmiştir. Şifrelenmiş metinsel veriler, algısal kaliteyi korumak amacıyla insan işitsel sisteminin özelliklerinden yararlanılarak sıkıştırılmamış WAV ses sinyallerinin yüksek frekanslı dalgacık katsayılarına gömülmüştür. Önerilen sistem Python ortamında gerçekleştirilmiş ve performansı Tepe Sinyal-Gürültü Oranı (PSNR) ile Bit Hata Oranı (BER) ölçütleri kullanılarak değerlendirilmiştir. Deneysel sonuçlar, yüksek algısal saydamlık elde edildiğini; ancak özellikle şifreleme uygulandığında çözücü tarafında bit hatalarının oluştuğunu göstermiştir. Bu durum, mesaj geri kazanımının tam değil kısmi olduğunu ve dönüşüm ile yeniden yapılandırma süreçlerindeki sayısal etkilerle sınırlı kaldığını ortaya koymaktadır. Dolayısıyla, algısal duyulmazlık ile bit düzeyinde geri kazanılabilirlik arasında yapısal bir gerilim bulunduğu sonucuna varılmıştır. Genel olarak bu çalışma, dönüşüm alanı steganografisini modern kriptografik yaklaşımlarla bütünleştiren yorumlanabilir bir çerçeve sunmaktadır. Önerilen sistem, özellikle saydamlığın ön planda olduğu kontrollü veya çevrimdışı senaryolar için uygun olup, gelecekte dayanıklılık odaklı geliştirmeler ve gerçek dünya uygulamaları için bir temel oluşturmaktadır.
Özet (Çeviri)
The rapid growth of digital communication has increased the risk of unauthorized access to sensitive information. While traditional cryptographic techniques ensure data confidentiality, they do not conceal the existence of communication and may therefore raise suspicion in certain contexts. Audio steganography addresses this limitation by embedding secret information into audio signals; however, many existing approaches face inherent trade-offs between transparency, robustness, and capacity. This thesis presents a hybrid audio steganography framework that combines Discrete Wavelet Transform (ADD) and Quantization Index Modulation (NİM) for transform-domain embedding, together with GŞS-ŞBZ encryption to protect message confidentiality prior to insertion. Encrypted textual data are embedded in high-frequency wavelet coefficients of uncompressed WAV audio, exploiting properties of the human auditory system to preserve perceptual quality. A prototype implementation was developed in Python and evaluated using Peak Signal-to-Noise Ratio (PSNR) and Bit Error Rate (BER). The experiments deliberately focused on controlled, uncompressed audio conditions in order to isolate algorithmic behaviour. The results indicate very high perceptual transparency but also reveal persistent bit errors at the decoder, particularly when encryption is applied. These findings indicate that message recoverability is partial and constrained by numerical effects in the transform and reconstruction stages, highlighting a structural tension between perceptual inaudibility and bit-level recoverability rather than reliable extraction. Overall, the work provides an interpreTablo baseline framework that integrates transform-domain steganography with modern cryptography. The system is primarily suited for controlled or offline scenarios where transparency is prioritised, and it serves as a foundation for future research targeting robustness-oriented enhancements and broader real-world evaluation.
Benzer Tezler
- Görsel-işitsel uyaranlar kaynaklı oluşan duyguların EEG işaretleri ile sınıflandırılması
Classification of emotions based on audio-visual stimulus by EEG signals
HASAN POLAT
Yüksek Lisans
Türkçe
2016
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiDicle ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MEHMET SİRAÇ ÖZERDEM
- Time-frequency and time-scale analysis of non-stationary biomedical signals
Durağan-olmayan biyomedikal işaretlerin zaman-sıklık ve zaman-ölçek analizi
GÖRKEM SERBES
Doktora
İngilizce
2014
BiyomühendislikBoğaziçi ÜniversitesiBiyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. YASEMİN P. KAHYA
PROF. DR. HALİL ÖZCAN GÜLÇÜR
- Türk müziği enstrümanlarının öznitelik vektörlerinin çıkarılması ve yapay sinir ağları kullanılarak sınıflandırılması
Obtaining the feature vectors of Turkish musical instruments and classification using artificial neural networks
MEHMET HAŞİM AÇANAL
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. EMİNE AYAZ
- Geliştirilen önişlemeli?sinir ağı modelleri ile yetişkin insanlarda uyku apne ve çeşitlerinin teşhisi
Estimation and classification of sleep apnea in adults by developed preprocessing?neural network models
NECMETTİN SEZGİN
Doktora
Türkçe
2010
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİnönü ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. MEHMET EMİN TAĞLUK
- Yapay zekâ yöntemleri kullanarak otomobil motor ses sinyallerinden arıza tespiti
Fault detection from automobile engine sound signals using artificial intelligence methods
FERİT AKBALIK
Doktora
Türkçe
2025
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiDicle ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ABDULNASIR YILDIZ
PROF. DR. ÖMER FARUK ERTUĞRUL