Application of Cellular Automatons and Genetic Algorithms in the Creation of a Steganographic Technique

This article describes the creation of a Steganographic technique focused on image analysis, supported by Artificial Intelligence (AI) methods and mathematical optimization models [18]. Initially, a two-dimensional Cellular Automaton (AC) (d=2) with Moore's vicinity (N(1)=8) is used, evolution...

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Published in:Visión Electrónica Vol. 17; no. 1
Main Authors: Guerrero Calderón, Árnol, Aparicio Pico, Lilia Edith
Format: Journal Article
Language:English
Published: Universidad Distrital Francisco José de Caldas 01-03-2023
Subjects:
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Description
Summary:This article describes the creation of a Steganographic technique focused on image analysis, supported by Artificial Intelligence (AI) methods and mathematical optimization models [18]. Initially, a two-dimensional Cellular Automaton (AC) (d=2) with Moore's vicinity (N(1)=8) is used, evolution is semitotalistic in order to select the most suitable pixels (cells), from those defined in Eden, by applying a set of transition rules, defined in terms of the Game of Life, over several generations. Then through Genetic Algorithms the CA rules will be improved, to finally obtain a position vector, which will be given by the implementation of a one-dimensional AC, whose operation is executed using the rules of Wolfram 30 or 150 as the case may be [1]. This method has been called Modular Steganography, El presente artículo describe la creación de una técnica Esteganográfica enfocada en el análisis de imágenes, soportada en métodos de Inteligencia Artificial (IA) y modelos matemáticos de optimización [18]. Inicialmente, se utiliza un Autómata Celular (AC) bidimensional (d=2) con vecindad de Moore (N(1)=8), la evolución es semitotalista con el fin de seleccionar los píxeles (células) más aptos, de aquellos definidos en el Edén, mediante la aplicación de un conjunto de reglas de transición, definidas en términos del Juego de la Vida, a través de varias generaciones. Luego mediante Algoritmos Genéticos se mejorarán las reglas del AC, para finalmente obtener un vector de posición, que estará dado por la implementación de un AC unidimensional, cuya operación se ejecuta mediante las reglas de Wólfram 30 o 150 según el caso [1]. Este método ha sido denominado Esteganografía Modular.
ISSN:1909-9746
2248-4728
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