I nte rna t io na l J o urna l o f   E lect rica l a nd   Co m p ute r  E ng in ee ring   ( I J E CE )   Vo l.   10 ,   No .   6 ,  Dec em b er   2 0 2 0 ,   p p .   5 7 2 6 ~ 5 7 3 5   I SS N:  2 0 8 8 - 8708 ,  DOI : 1 0 . 1 1 5 9 1 / i j ec e . v 1 0 i 6 . pp 5 7 2 6 - 5 7 3 5          5726       J o ur na l ho m ep a g e :  h ttp : //ij ec e. ia esco r e. co m/in d ex . p h p /I JE C E   H iding   text  in  spe ech sig na l using   K - m ea ns,   LSB  t echn iques a nd chao tic  m a ps       I m a n  Q a y s   Abdu lj a leel ,  A ma l H a m ee d K ha leel   De p a rtme n t  o f   Co m p u ter S c ien c e ,   Ba sra h   Un iv e rsity ,   Ira q       Art icle  I nfo     AB ST RAC T   A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   Ma r   2 0 ,   2 0 2 0   R ev i s ed   Ma y   8 ,   2020   A cc ep ted   Ma y   2 2 ,   2 0 2 0       In   th is  p a p e r,   a   n e w   tec h n iq u e   th a t  h id e s  a   se c re t  t e x t  in sid e   a   sp e e c h   sig n a l  w it h o u t  a n y   a p p a re n t  n o ise   is  p re se n ted .   T h e   tec h n iq u e   f o r  e n c o d in g   th e   se c re t  tex t  is  t h ro u g h   f irst  sc ra m b li n g   th e   tex t  u si n g   Ch a o t ic  M a p ,   t h e n   e n c o d i n g   th e   sc ra p e d   tex t  u sin g   th e   Za sla v sk y   m a p ,   a n d   f in a ll y   h id in g   th e   tex t  b y   b re a k in g   th e   sp e e c h   sig n a l  in to   b lo c k s  a n d   u sin g   o n ly   h a lf   o f   e a c h   b lo c k   w it h   th e   L S B,   K - m e a n s  a l g o rit h m s.  T h e   m e a su re s  (S NR,  P S NR,   Co rre latio n ,   S S I M ,   a n d   M S E)  a re   u se d   o n   v a rio u s  sp e e c h   f il e s  (“ . WA V ” ),   a n d   v a rio u s   se c re t  tex ts.  W e   o b se rv e d   th a t  th e   s u g g e ste d   tec h n i q u e   o f fe rs   h ig h   se c u rit y   (S NR,  P S NR,  Co rre latio n ,   a n d   S S I M )  o f   a n   e n c ry p te d   tex t  w it h   lo w   e rro r  (M S E) .   T h is  i n d ica tes   th a t  t h e   n o ise   lev e l  in   t h e   sp e e c h   sig n a l  is   v e r y   lo w   a n d   th e   sp e e c h   p u ri ty   is   h ig h ,   s o   th e   s u g g e ste d   m e th o d   i s  e ffe c ti v e   f o r  e m b e d d in g   e n c ry p ted   tex t  in to   sp e e c h   f il e s.   K ey w o r d s :   C h o atic  m ap s     K - Me a n s   c l u s ter s   L SB   tech n iq u e    Steg a n o g r ap h y   Z asla v s k y   m ap     Co p y rig h t  ©   2 0 2 0   In stit u te o f  A d v a n c e d   E n g i n e e rin g   a n d   S c ien c e .    Al l  rig h ts re se rv e d .   C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   Am al  Ha m ee d   Kh alee l,    Dep ar t m en t o f   C o m p u ter   Scie n ce ,   B asra h   Un i v er s it y ,   B asra h ,   I r aq .   E m ail:  a m al_ alb ah r a n y @ y ah o o . co m       1.   I NT RO D UCT I O N   I n   th e   m o d er n   d i g ital   co m m u n icatio n   ag e,   i n f o r m atio n   p r i v ac y   is   a  h u g e   co n ce r n .   T h er e  ar e  t w o   ess e n tial  ar ea s   f o r   e n s u r in g   i n f o r m atio n   s ec u r it y :  en cr y p ti o n   an d   h id i n g   o f   i n f o r m atio n .   As  s ec u r it y   n ee d s   i n c r e a s e ,   e n c r y p t i o n   a l o n e   i s   n o t   s u f f i c i e n t ,   s o   h i d i n g   i s   a l s o   s u p p l e m e n t a r y   t o   e n c r y p t i o n   i n   s e c u r i t y   p r o p e r t y   [ 1 ] .   E n cr y p tio n   i s   a  s y s te m   w h ic h   tr an s f o r m s   a  m es s a g e  f r o m   a  r ea d ab le  f o r m   i n to   a n   u n r ea d ab le  f o r m   u s in g   a  ce r tain   k e y ,   an d   th e  s ec r et  tex t c an   o n l y   b e  ef f ec ti v el y   is o l ated   b y   a  r ec ip ien t  w h o   h as t h e  s ec r et  k e y   [ 2 ,  3 ] .   Hid in g   in f o r m at io n   is   a  m et h o d   th at  h id es  s e n s iti v e  in f o r m atio n   in s id e  th e  m ed ia  o f   a n   i n f o r m atio n   ca r r ier   in   a  w a y   th at  o n l y   s en d er s   an d   r ec ip ien ts   w h o   k n o w   a b o u t it  ca n   u n lo c k .   Steg a n o g r a p h y   is   o n e  o f   t h ese   h id d en   d ata  tr an s f o r m atio n   tec h n iq u es t h at  i s   p o p u lar l y   e m p l o y ed   [ 4 ] .   Steg a n o g r ap h y   i s   g o v er n ed   b y   f o u r   k e y   ele m e n ts :  s ec r et  d ata,   ca r r ier   f ile,   t y p e  o f   ca r r ier   f ile,   ca p ac it y   ca r r ier   f ile  [ 5 ] .   I n   au d io   s teg an o g r ap h y     th e  h u m a n   au d ito r y   s y s te m 's   w ea k n ess   is   u s ed   to   h id e  d ata  in   t h e  a u d io ,   b ec au s e  t h e   h u m a n   ea r   ca n n o t   d is cr i m i n ate  t h e  s m all   d if f er e n ce   b et w ee n   th e  o r i g in a l  f ile  a n d   th e  al ter ed   o n e  [ 6 ] .   Sp ee ch   is   a  s p ec ial  ca s e  o f   au d io   s ig n al s   w h ich   is   d i s ti n g u i s h ed   i n   ter m s   o f   s p ec tr al  b an d w id th ,   s ig n al  co n tin u it y ,   an d   i n te n s it y   d is tr ib u tio n   [ 7 ] .   Sp ee ch   s teg a n o g r ap h y   i s   a  p ar tic u lar   c h all en g e.   I n   t h i s   p ap e r ,   a  s p ee ch   f ile   is   s elec ted   a s   a  ca r r ier   m ed iu m ,   an d   a  tex t   m es s ag e  is   h id d en   w i th in   it;  t h e  s ec r et  te x t  is   e n co d ed   th r o u g h   t h e  u s e  o f   te x t   s cr a m b li n g   u s i n g   a  C h ao tic  M ap ,   an d   t h e  s cr ap ed   te x t  is   e n c o d ed   u s in g   th e   Z asla v s k y   m ap ,   th e n   t h e   en co d ed   tex t  i s   h id d en   i n s id e  a   s p ee ch   s i g n al  u s i n g   t h e  L SB ,   K - m ea n s   al g o r ith m s .   T h e  p r o p o s ed   alg o r ith m   h as     th e  ad v a n ta g es  o f   i n cr ea s ed   ca p ac it y   an d   p r o tectio n .   T h e   p r o p o s ed   em b ed d in g   tech n i q u e  d id   n o t  c h an g e     th e  o r ig i n al  f ile  s ize,   s o   w it h   t h e  p r o p o s ed   m eth o d   th e  d ata  a r e  d if f ic u lt to   ex tr ac t.   T h e  L SB   en co d in g   m eth o d   m ea n s   t h e  L ea s t  Sig n i f ica n t  B it s   o f   t h e  au d io   s a m p le  ar e  r ep lace d   w it h     th e  h id d en   m e s s a g e  b its ,   a s   th e  o r ig i n al  a u d io   h as  n o   ef f ec t   [ 8 ] .   T h e  ch o ice  o f   p ix e ls   o r   th e  o r d er   o f   e m b ed d in g   ca p ac it y   m a y   b e  d eter m in ed   b y   a  s teg o - k e y   [ 9 ] .   K - m ea n s   clu s ter in g ,   w h ic h   is   a  d ata  m i n i n g   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:  2 0 8 8 - 8708       Hid in g   text  i n   s p ee ch   s ig n a l u s in g   K - mea n s ,   LS B   tech n iq u es a n d   c h a o tic  ma p s   ( I ma n   Qa ys A b d u lja leel )   5727   tech n iq u e  t h at   d iv id es   o r   g r o u p s   n   ite m s   i n to   g r o u p s   o f   k ,   w h er e  k   i s   c h o s e n   ac co r d in g   to   th e   n u m b er   o f   g r o u p s   n e ed ed .   I n   th e   ca s e   o f   K - m ea n s ,   ce n tr o id s   r ep r ese n t  t h e   m ea n   v ec to r s   [ 1 0 ] .   T h e  Z a s la v s k y   Ma p   i s   a  n o n lin ea r   d y n a m ic   m eth o d   o f   d is cr ete - ti m e n tr o d u ce d   b y   Geo r g e   M  Z as lav s k y .   I t  e x h ib it s   d eter m in is ti c   d y n a m ic  b eh a v io u r ,   w h ich   i s   an   in te g r al  p ar t  o f   th e  alg o r ith m s   f o r   co n te m p o r ar y   d at a  en cr y p tio n   [ 1 1 ] .     A   q u a n t u m   lo g i s tic  m ap   is   s u g g e s ted   b y   Go g g i n   et  al. ,   [ 1 2 ] .   Qu an t u m   ch ao s   i s   b ased   o n   th e  q u an tu m   s y s te m   d is p la y i n g   c h ao tic  d y n a m ics  w it h i n   a  g i v en   r a n g e.   T h e  v er y   lo w est - q u a n t u m   co r r ec tio n s   ca u s e  ad d iti v e  n o i s e   a n d   q u an tu m   c h ao s ,   s o   t h e  a d v an ta g e  o f   c h ao tic  e n cr y p ti o n   is   h i g h - le v el  s ec u r it y   [ 1 3 ] .   Sev er al  p r ev io u s   w o r k s   w er e  d e s ig n ed   to   p er f o r m   d ata  h id in g   i n cl u d in g   th e  E ch o   h id in g   m et h o d   [ 1 4 ] ,   P h ase  a n d   a m p li tu d e   co d in g   m e th o d s   [ 1 5 ] .   I n   [ 1 6 ] ,   th e  p r o p o s ed   m eth o d   f o r   L SB   en co d in g   i n   m u ltip le  la y er s   is   b y   u s in g   t h e  b it w is e  o p er atio n ,   m ea n in g   t w o   m e s s a g e  b it s   ar e   e m b ed d ed   at  a  ti m e  in to   a u d i o   co v er   to   in cr ea s e  t h e  r o b u s t n es s   a n d   ca p ac it y .   I n   [ 1 7 ] ,   th e  p r o p o s ed   tech n i q u e  en h a n ce s   p r o tectio n ,   w h er e  ea ch   h id d en   b it  o f   i n f o r m atio n   i s   p lace d   in   th e  s e lecte d   au d io   m ed ia  co v er   lo ca tio n .   T h e  e m b ed d in g   l o ca tio n   is   s elec ted   b ased   o n   u p p er   3 MSB   b its   o f   co v er   m ed ia.   [ 1 8 ]   p r o p o s es  t h e  e n h a n ce d   tec h n iq u e   o f   L SB   w it h   h u m a n   d etec t io n   a s   a  k e y   g e n er ato r   to   ex tr ac t  a  s ec r et  m e s s a g e  f r o m   th e  v id eo   co v er   f ile  a n d   d esc r ib e  th e  lo ca tio n   o f   th e  m e s s a g e.   I n   [ 1 9 ] ,   a  n e w   tech n iq u e  h id es  a  s ec r et  te x t  w ith in   a   co v er   au d io   f ile  u s i n g   m o d u lu s   f u n ctio n - b a s e d   u in t   8 .   I n   [ 2 0 ] ,   th e  p r o p o s ed   I A MM   s c h e m e   ex p lo its   th e   DW T   p r o p er ties   to   ac h iev e   ef f icie n t   s p ee ch   w a ter m ar k in g   o f   th e  b lin d .   Seco n d   lev el  ap p r o x i m at io n   an d   d etail  co ef f ic i en ts   w it h   ap p r o p r iate  in ten s it y   w er e  ch o s e n   f o r   th e  e m b ed d in g   o f   in f o r m at io n   b its ,   an d   s y n c h r o n is at io n   c o d es  f o r   th e  w ater m ar k i n g   p r o ce s s ,   r esp ec tiv el y .   B an d i  an d   R ed d y   [ 2 1 ]   s u g g e s t s   en cr y p tin g   t h e  s ec r et  te x t  m e s s a g e  an d   co n ce ali n g   it  i n   t h e  co v er   au d io ,   u s in g   a  co m b i n atio n   o f   D C T   co ef f i cien t  an d   A E S  en cr y p tio n   m e th o d   to   p r o v id e  d ata  p r o tecti o n .   C h o w d ar y   [ 2 2 ]   u s e s   a  d i f f er e n t  ap p r o ac h   f o r   d ata  h id i n g   in   s p ee c h   s i g n al s ,   w it h   a  u n iq u e  k e y   w h ic h     co n tain s   a  te n - d ig it   n u m b er   w ith in   a  s p ee c h   s i g n al   f o r   b etter   s ec u r it y .   A h m ed   [ 2 3 ]   s u g g est s   an   al g o r ith m   u s i n g   p ix el  v a lu e  g au g e   tech n o lo g y   to   m as k   th e  co n f id en tial  m es s ag e  i n   t h e  co v er   p ictu r e ' s   m o s t si g n i f ican t b its   ( MSB s ) .   I n   [ 2 4 ]   th e  p r o p o s ed   en cr y p te d   d ata  an d   ad d r ess   in f o r m atio n   is   u s ed   to   lo ca te  th e  n e x t  p i x el,   u s in g   th e  Fi s h er - Yate s   Sh u f f le  alg o r ith m .   I n   [ 2 5 ] ,   th e  p r o p o s ed   te ch n iq u e  e m b ed s   E n g l is h   tex t  i n to   th e  w a v e  au d io   u s i n g   to n e  i n s er tio n   m et h o d ,   w h ic h   g e n er ates  t w o   f r eq u en c y   f 1   a n d   f 2   an d   in s er ts   t h e m   i n to   an   a u d io   f ile  i n   a  s u itab le  p o w er   lev el  ac co r d in g   to   th e  s p ec i f ic  s te g o - tab l e.   I n   [ 2 6 ]   s teg an o g r ap h y   o f   im ag e  i s   s u g g ested   u s i n g   L SB   an d   s ec r et  m ap   tec h n iq u es.  T h e  s t u d y   is   b ased   o n   th e  p r in c ip le  o f   r an d o m   i n s e r tio n   an d   th e  s e lect   o f   a  p i x el  f r o m   a  h o s t  i m a g e.   A p p l y in g   3 D   ch ao tic   ch ar ts ,   C h eb y s h e v ,   a n d   3 D  lo g is tic  m ap s   p er f o r m s   th e  tech n iq u e.   T h e  r em ai n d er   o f   t h is   p ap er   is   o r g an is ed   a s   f o llo w s :  s ec tio n   2   g iv e s   d etails  o f   t h e  g e n er al  a lg o r ith m s   f o r   th e   s u g g e s ted   m et h o d .   Se ctio n   3   s h o w s   t h e  e x p er i m e n t al  r esu lts   an d   s i m u latio n .   C o n clu s io n s   an d   f u t u r e  w o r k   ar e  p r esen ted   i n   Sectio n   4 .       2.   RE S E ARCH   M E T H O D      T h e  p r o p o s ed   alg o r ith m   o f   t h r ee   s tag es :     Scr a m b li n g   te x t  al g o r ith m :  it  d ep en d s   o n   th e  r ep etitio n   o f   s p litt i n g   a  te x t  co n s is t in g   o f   b its   in to   b lo ck s ,   an d   u s in g   t h e  q u a n t u m   ch ao ti c  m ap   o n   t h e  r es u lti n g   b lo ck s .   W e  r ep ea t  th is   p r o ce s s   u n t il  th e  le n g t h   o f     th e  b lo ck   r ea ch es  8   b its .   T h e  b en ef it  o f   ex te n d in g   th e  cir c u it  o f   th e  s cr a m b li n g   f r o m   s m al l  b lo ck s   to   lar g er   b lo ck s   is   to   s cr a m b le  t h e  te x t s ites   m o r e  th a n   o n ce     E n cr y p tio n   al g o r it h m :  it  u s e s   th e  Z a s lav s k y   Ma p ,   w h ic h   i n clu d es  co n v er ti n g   t h e  c ip h er tex t  f r o m   f r ac tio n al  v a lu e s   to   in teg er   v al u es  an d   th e n   co n v er tin g   th e s e  v alu e s   in to   b its .   A f ter   th at  it  ap p lies   th e  XO R   o p er atio n   b et w ee n   t h e  k e y s   g e n er ated   b y   u s i n g   th e  Z a s lav s k y   alg o r it h m   a n d   th e  cip h er tex t     b its .     Hid in g   al g o r ith m :   it  h id es   th e   b its   o f   en co d ed   te x t  i n   t h e   s p e ec h   s ig n al.   W e  d i v id ed   t h e  s o u n d   in to   b lo c k s   an d   w e  u s ed   o n l y   o n e  p ar t  o f   ea ch   b lo ck ,   w h ic h   w a s   d iv id ed   in to   t w o   p ar ts ,   t h en   w e  u s ed   th e  K - m ea n s   alg o r ith m   to   p r o d u ce   an   in d e x   k e y   t h at  r ep r ese n ts   th e  lo ca tio n s   t h r o u g h   w h ich   w e  h id   t h e  b its   o f   te x t  i n   th e  s p ee ch   s ig n al.   T h e  L SB   alg o r ith m   w a s   al s o   u s ed   t o   ch o o s e  th e  s ites   o f   s p ee c h   th at  i t  h id es.     T h u s ,   th e  p r o p o s ed   alg o r ith m   is   m o r e  s o p h is ticated   an d   s ec u r e,   an d   in   th i s   w a y ,   a n y   h ac k e r s   o f   th e  s p ee c h   s ig n al  w il l n o t b e  ab le  to   r ec o g n i s e  t h e  h id d en   te x t.  T h e  p r o p o s ed   alg o r ith m   i s   s h o w n   i n   F ig u r e  1 .     2 . 1 .     P r o po s ed  cha o t ic  s cr a m bli ng   bits a lg o rit h m     T h is   alg o r ith m   i n cr ea s e s   r esis tan ce   ag a in s t  attac k s   b y   s u p p ly i n g   ex tr a  s ec u r it y   w it h   th e  h elp   o f   a  p r iv ate  k e y .   T h e  id ea   o f   o u r   alg o r ith m   to   g e n er ate  th e  s cr am b lin g   b its   co n s i s ts   o f   t h e  f o ll o w i n g   s tep s :      R ea d   th e  te x t f i le .     C o n v er t th e  te x t  f ile  s y m b o l s   f r o m   s y m b o lic  to   ASC I I .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I n t J   E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.  10 ,   No .   6 ,  Dec em b er   2 0 2 0   :    5 7 2 6   -   5 7 3 5   5728     C o n v er t  t h e  ASC I I   s y m b o ls   to   b in ar y   r ep r ese n tatio n   ( ze r o   an d   o n e)   a n d   s to r e   t h e m   i n   a  v ec to r   w it h   a  len g t h   M,   w h ic h   r ep r esen ts   t h e  n u m b er   o f   b its   o f   t h e  e n ter ed   t ex t ;  e. g . ,   letter   A = 0 6 5   A S C I I   v alu e = 01000001  Bi n a ry   v a l u e .     Div id e  th e  r es u lt  v ec to r   in to   b l o ck s   an d   ea ch   b lo ck   w i th   a  le n g th   o f   n   ( n = 8   in itial l y ) .         I f   Mo d   ( v ec to r   o f   le n g t h   m / n) = 0     th e n   g o   to   t h e  n ex t  s tep .   Oth er w i s e,   k ee p   t h e  r e m ain d er   o f   t h e  v ec to r   tex t  ( Mo d   ( v ec to r   o f   len g t h   m / n) = z  )   i n   th e   last   b lo ck   g e n er atio n   w it h   len g t h   ( z)   w i th o u t  ad d in g   ze r o es.   T h is   s tep   o f   th e   alg o r it h m   d is tin g u i s h es  o u r   r esear ch ,   s in ce   w e   d ep e n d   o n   t h e  o r ig in al   le n g t h   o f   t h e  te x t   w it h o u t  ad d itio n s .   T h u s ,   t h e  p r o ce s s in g   ti m e  d ec r ea s es,  s o   w e  d o   n o t  n ee d   ad d itio n al  ti m e  o r   a  lar g e   m e m o r y .     Gen er ate  s eq u e n ce s   o f   k e y s   u s in g   a  ch ao tic  m ap ,   w h er e  th e   n u m b er   o f   s eq u en ce s   is   eq u a l  to   th e  n u m b er   o f   b lo ck s ,   an d   th e  le n g th   o f   ea ch   s eq u e n ce   is   eq u al  to   ( n ) .   A l s o ,   if   t h e  len g t h   o f   t h e  last   b lo ck   is   less   t h a n   ( n ) ,   th en   w e  cr ea te  a  s eq u e n ce   o f   k e y s   w it h   t h e  len g t h   o f   t h e  last   b lo ck .         Fo r   ea ch   b lo ck   w i th   le n g th   ( n )   d o   th e  f o llo w i n g :     Gen er ate  a  s eq u e n ce   o f   k e y s   u s in g   t h e  ch ao tic  q u a n t u m   lo g is tic  m ap   eq u atio n   [ 1 2 ]   as f o llo w s :     + 1   =   ( − |     | ) 2   − ,   ( 1 )     + 1     = −   − 2 + −   [ ( 2 − −   ∗ ) −     ∗ −   ∗ ] ,     ( 2 )     + 1 = − − 2 + −   [ 2 ( 1 −   ∗ ) − 2 − ] .   ( 3 )     w h er e  X 1 =0 . 39 , Y 1 =0 . 0 04 , Z 1 =0 . 0 0 2 ,   X* =0 . 0 0 1 8 ,   Z * =  0 . 0 0 3 9 ,   β =4 . 4 6 ,   r = 3 . 89 ,   x [ 0 , 1 ] ,   x * =x ,   y   [ 0 , 0 . 1 ] ,   z [ 0 , 0 . 2 ] ,   z* =z ,   [ 6 , ) ,   an d   r   [ 0 , 4 ] .       I f   t h e   l e n g t h   o f   t h e   s e q u e n c e   b i t   o f   t h e   k e y   i s   n o t   s a t i s f i e d   ( m e a n i n g   n o t   e q u a l   t o   n ) ,   g o   b a c k   t o   S t e p   ( a )       I f   th e  last   b lo ck   w it h   len g t h   ( z)   is   eq u al  to   len g th   ( n ) ,   u s e  th e  s eq u e n ce   b it  o f   k e y   t h at  r esu lt s   f r o m   Step   ( b ) ,   o th er w i s e  g e n er ate  a  s eq u en ce   b it o f   k e y   eq u al  to   le n g t h   ( z)   u s in g   ( 1 )   in   Step   ( 7 - a)     Re - ar r an g e  all  k e y s   i n   ea ch   b l o ck   in   asce n d in g   o r d er     Re - o r d er   th e   b its   o f   ea ch   b lo ck   w h o s e   n u m b er   is   ( n ) ,   ac co r d in g   to   t h e  o r d er   o f   th e   v a lu e s   o f   t h e  b it   k e y s   th at  w e  h a v e  ar r an g ed   w h ile  k ee p in g   t h e  o r ig i n al  v al u e  i n d ex     C o m b i n e  th e  b lo ck s     in   a  s i n g l e  v ec to r   w it h   a  le n g t h   o f   ( m )     C alcu late  n = n   *   2     T est th e  len g th   o f   t h e  v ec to r = ( m   d iv   n e w   n ) ; i f   g r ea ter   t h an   ( 8 b its ) ,   g o   b ac k   to   Step   ( 5 ) .       C o n v er t  ea ch   8 b its   o f   v ec to r   t o   ASC I I   s y m b o ls ,   a f ter   t h at  c o n v er t  i t  to   t h e  c h ar ac ter s   o f   t h e  te x t  t h at   ar e   u s ed   in   t h e  n ex t  s tag e  ( te x t e n cr y p tio n )           Fig u r e  1 .   T h e  Gen er al  Stru ctu r e  o f   p r o p o s ed   m o d el   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:  2 0 8 8 - 8708       Hid in g   text  i n   s p ee ch   s ig n a l u s in g   K - mea n s ,   LS B   tech n iq u es a n d   c h a o tic  ma p s   ( I ma n   Qa ys A b d u lja leel )   5729   2 . 2 .     P r o po s ed  za s la v s k y   t ex t   encr y ptio n a lg o rit h m   I n   t h is   al g o r ith m ,   f o r   en h a n c ed   s ec u r it y   th e   s cr a m b lin g   te x t  i s   e n cr y p ted   u s in g   r a n d o m   n u m b er s   g en er ated   u s i n g   t h e  Z asla v s k y   m ap   b ef o r e  h id i n g   it  in s id e  a  s p ee ch   s i g n al.   T h e  id e a  o f   o u r   al g o r ith m   t o   en cr y p t te x t c o n s i s ts   o f   th e  f o l lo w i n g   s tep s :      R ea d   th e  s cr a m b lin g   te x t f ile     C o n v er t th e  s cr a m b li n g   te x t  f il e  s y m b o l s   f r o m   th eir   s y m b o lic  f o r m   to   A SC I I   s y m b o l s     C o n v er t  th e  ASC I I   s y m b o ls   t o   th e  b in ar y   r ep r esen tat io n   ( ze r o   an d   o n e)   an d   s to r e  th em   in   a  v ec to r   o f   len g th   ( M) ,   w h ic h   r ep r esen t s   t h e  n u m b er   o f   b it s   o f   th e  e n ter e d   s cr am b li n g   tex t.     Gen er ate  Z a s la v s k y   k e y s   w it h   th e  len g t h   o f   t h e  s y m b o lic  b it s   ( m )   u s i n g   eq u atio n   [ 1 1 ]   as th e   f o llo w in g :     n + 1 = mod   (   + v ( 1 + µ     ) +   ԑ   v   µ   c os   ( 2   π ) , 1 )   ( 4 )     + 1 =   −   ( +   c os ( 2π ) )   ( 5 )     a n d   µ = 1 − −   ( 6 )     w h er e  v ,   r ,   ԑ  ar e  co n tr o l  p ar a m eter s ,   a n d   e  is   ex p o n e n tia tio n .   T h e  k e y   s et  f o r   t h e  Z a s lav s k y   m ap   i s     {x 0 ,   y 0 ,   v ,   r ,   ԑ} .   C o m m o n l y   u s ed   v alu es  f o r   th e  p ar a m eter s   a r e:   x 0 =0 . 1 2 , y 0 =0 . 1 3 ,  v =0 . 2 ,   r =5 ,   e= 0 . 3 ,   ԑ=   9 .     C o n v er t Z a s lav s k y   f r o m   f r ac ti o n al  v al u es to   i n teg er   v alu e s     C o n v er t th e  v alu e s   to   a  b in ar y   r ep r esen tatio n   at  8 b its   f o r   ea ch   n u m er ic  v al u e     Ma k e  an   XO R   o p er atio n   b et w ee n   ev er y   8 b its   o f   th e  k e y   v al u e  an d   th e  tex t v al u e     C o n v e r t   t h e   t e x t   f r o m   a   b i n a r y   s y s t em   t o   A S C I I ,   t h e n   t o   c h a r a c t e r s ,   a n d   s a v e   i t   i n   a   t e x t   f i l e   f o r   t h e   p u r p o s e   o f   h id in g   it     2 . 3 .     P r o po s ed  e m bedd   K - m e a ns   a lg o rit h m   I n   o u r   w o r k ,   to   g et   in cr ea s ed   s ec u r it y   a n d   ac cu r ate  r e s u lts   w e  u s ed   t h e  K - m ea n s   clu s ter i n g   tech n iq u e,   w h ich   m ai n l y   co n s i s ts   o f   t h e  f o llo w in g   s tep s :     Use th e  K - m ea n s   al g o r ith m   o n   th e  m atr i x   to   d iv id e  it i n to   1 2 8   clu s ter s ,       Use  th e  in d e x   o f   ea ch   cl u s ter   in   th e  i n d ex   v ec to r   ( 1 2 8   v alu es)  to   em b ed   th e  b in ar y   te x t  d ata  in   ea ch   f ir s t   p ar t o f     th e  s p ee ch   b lo ck       Sto r e  th e   en co d ed   te x t  v ec to r ,   w h o s e   le n g th   is   ( m )   in   t h e  f i r s t  1 2 8   b its   o f   t h e  f ir s t  b lo ck   o f   t h e  o r ig in a l   s p e e c h   s i g n a l ,   a c c o r d i n g   t o   t h e   s e q u e n c e   t h a t   w e   o b t a i n e d   f r o m   K - m e a n s ,   t o   a r r a n g e   t h e   v a l u e s   f r o m   1 - 128     B eg in   f r o m   t h e  s ec o n d   b lo ck   o f   t h e  s p ee ch   s ig n al,   a n d   o n l y   e m b ed   o n   th e  f ir s t  p ar t   o f   ea ch   b lo ck   ac co r d in g   to   th e  i n d ex   o f   t h e  K - m ea n s   alg o r it h m     2 . 4 .     P r o po s ed  a dv a nce  L SB   e m bedd ing   a lg o rit h m     T h e  av er ag e  b it  r ep lace m en t  m u s t  n o t  e x ce ed   5 0 %  o f   th e   b it  len g t h   i n to   t h e  o r ig in al   s p e ec h   s ig n al,   i.e .   b it - len g t h   o f   N  w ill  a f f ec t  o n l y   ( n /2 )   b its   o f   th e  h o s t  au d io   to   p r o d u ce   Steg a n o   Sp ee ch .   T h e  s tep s   f o r   e m b ed d in g   u s i n g   L ea s t Si g n i f i ca n t B it ( L SB )   alg o r it h m   ar e  a s   f o llo w s :     R ea d   th e  i n p u t sp ee c h   s i g n a l i n   " . W A V"   f o r m at  a n d   th e  s cr a m b lin g   te x t  f ile.       Div id e  th e  o r i g in a l sp ee ch   s ig n al  in to   b lo ck s   ( ea ch   b lo ck   co n tai n s   2 5 6   v alu e s )       Div id e  ea ch   b lo ck   i n to   t w o   p ar ts   ( ea ch   p ar t h as 1 2 8   v alu es)     T ak e  th e  s ec o n d   p ar t  o f   th e  f ir s t  b lo ck s   ( 1 - 1 2 8 )   o f   th e  s p ee ch   s i g n al,   i.e .   f r o m   ea ch   b lo ck ,   w e  ta k e     th e  v a lu e s   f r o m   1 29 - 2 5 6 ,   to   cr ea te  a  t w o - d i m e n s io n al  m at r ix   o f   1 2 8   b lo ck s ,   w h er e  ea c h   b lo ck   h a s   1 2 8   v alu e s .   B ec au s e  " . W A V"   d o cu m e n t s   h as   t w o   p ar ts ,   th e   h ea d er   an d   th e   i n f o r m atio n ,   an d   th e  h ea d er   is   i n   th e  in itial  4 4   b y te s   o f   th e  d o cu m en t,  th e  f ir s t  b its   co n tain   litt le  d ata   an d   t h e  e m b ed d in g   is   clea r .     I n   co n tr ast,  t h e  last   b its   co n tai n   m u c h   d ata  an d   e m b ed d in g   it   is   n o t k n o w n .     Use th e  p r o p o s ed   em b ed   K - m ea n s   al g o r ith m   o n   t h e  r esu lti n g   m atr i x   to   e m b ed   tex t  v ec to r .     Use  a  f u n ctio n   ( f lo at2 b in )   to   co n v er t  t h e  v alu e s   o f   s p ee ch   s ig n al  f ile s   f r o m   t h eir   f r ac tio n al  f o r m   to   t h ei r   b i n a r y   f o r m   u s i n g   6 4   b i t s ,   b e c a u s e   t h e   v a l u e s   i n   t h e   s p e e c h   s i g n a l   f i l e   a r e   c h a r a c t e r i s e d   b y   t h e i r   f r a c t i o n a l   f o r m .     C u t   t h e  ei g h t   b its   f r o m   allo c atio n   1 7   to   2 4   o f   t h e  6 4   b its   f o r   ea ch   b in ar y   n u m b er ,   an d   th en   ap p l y   to     th e  L SB   al g o r ith m   t h at  h id es   th e  d ata  i n   t h e  la s t  b it  ( b 1   ) ,   w h er e  it  d o es  n o t  co r r elate   w it h   t h e  o r i g in a l   v alu e s   an d   th e  f o r m   o f   t h e  b it s   is   as  f o llo w s :  b 8   b 7   b 6   b 5   b 4   b 3   b 2   b 1   w h er e  t h e  b its   ( b 8   b 7   b 6   b 5 )   a r e  MSB   an d   b its   ( b 4   b 3   b 2   b 1 )   ar e  L SB       T est th e  MSB   d ata  b y   ap p l y   t w o   r elatio n s h ip s :      F i r s t   r e l a t i o n s h i p :   I f   X o r   ( b 8 , b 6 ) = X o r   ( b 7 , b 5 )   th en   ch a n g e  t h e  v alu e  o f   b 1   b y   d o in g   t h e  f o llo w in g   Xo r   ( X o r   ( b 8 ,   b 6 ) ,   T ex tB i )   th e  r esu lt i n s er t i n   b 1   W h er e  T ex tB i   is   th e  b it f o r   th e   tex t v ec to r   o f   le n g th   ( m )   to   h i d e   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I n t J   E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.  10 ,   No .   6 ,  Dec em b er   2 0 2 0   :    5 7 2 6   -   5 7 3 5   5730   T h is   m et h o d   m ak e s   it  d if f ic u l t  to   d is co v er   th e  o r ig in a l  d ec o d in g   v alu e s .   T h is   is   o n e  o f   t h e  s tr en g th s   o f   o u r   alg o r ith m .     S e c o n d   r e l a t i o n s h i p :   I f   Xo r   ( b 8 ,   b 6 )   <>   Xo r   ( b 7 ,   b 5 )   th en   c h an g e  t h e  v al u e  o f   b 1   b y   d o in g   t h e  f o llo w in g   Xo r   ( X o r   (b 7 ,   b 5 ) ,   T ex tB i )   th e  r esu lt i n s er t i n   b 1   Her e  th er e  is   th e  s a m e  id ea ,   b u t  w it h   n o   eq u al  Xo r   v alu es,  s o   it  is   d if f ic u lt  to   r etr iev e  b ec au s e     th e  s ite s   w ill d i f f er .     Re - co m b in e  t h e  ei g h t b it s   cu t  o u t  w ith in   t h e  6 4   b its   af ter   h id in g   t h e  te x t d ata.     C o n v er t  th e  6 4   b its   f r o m   t h ei r   b in ar y   i n to   a  f r ac tio n a l  n u m b er   to   r etu r n   th e  v alu e s   o f   th e  in p u t  s p ee ch   s ig n al     R ep ea t st ep s   ( 5 - 1 0 )   f o r   all  1 2 8   v al u es  i n   ea c h   s p ee ch   s i g n a l  b lo ck ,   w h ic h   is   u s ed   o n   all  b it s   o f   t h e  e n co d ed   tex t v ec to r   th at  w e  w a n t to   h id e     C o m b i n e  t h e   s p ee c h   s ig n al  b l o ck s   i n   a  s i n g le  v ec to r   th at   r ep r esen ts   t h e  r es u lti n g   s p ee c h   s i g n al   v ec to r   af te r   th e  e m b ed d in g   p r o ce s s .     P u t  th e   le n g th   o f   th e   te x t  to   b e  h id d en   i n to   t h e  la s t  b lo ck   o f   t h e  s p ee ch   s i g n al,   s o   th a t  t h e  r ec ip ien t  ca n   k n o w   t h e  len g t h   o f   th e  s ec r e t  tex t.  I t  is   n ec es s ar y   f o r   th e   r ec ip ien t  to   k n o w   t h e  last   b i t  o f   tex t  th at  i s   co llected   in   o r d er   to   r etr iev e  th e  tex t  f r o m   t h e  s p ee c h   s i g n al.       3.   RE SU L T S AN D  D I SCU SS I O NS    T o   ev alu ate  t h e  p er f o r m a n ce   o f   th e  s u g g ested   tec h n iq u e,   2 1   ( “ . W A V”)   E n g lis h   s p ee c h   s a m p les  w er e   u s ed .   E ac h   au d io   f ile  is   a  s i n g le - c h an n el  1 6 - b it  P C M  W A V   w it h   a  s a m p le  r ate  o f   2 2 0 5 0   Hz  w h o s e  d u r atio n   r an g e s   f r o m   f o u r   to   te n   s ec o n d s   as  a  co v er ,   an d   f o u r   te x t   m es s ag e s   ( . tx t)   o f   d i f f er en t  le n g t h s .   T h e  p r o p o s ed   tech n iq u e  w as  te s ted   u s in g   a  P C   w it h   t h e  f o llo w i n g   p r o p er ties :  P en ti u m   I n tel  ( R )   C o r ei7 ,   C P U@ 2 . 6 0   GHz   p r o ce s s o r ,   6 . 0 0   GB   R A M,   6 4 - b it  W in d o w s   1 0   o p er atin g   s y s te m ;   an d   M A T L A B   R 2 0 1 8 b   s o f t w ar e  is     th e  i m p le m e n ti n g   an d   ef f icie n c y   e v al u atio n   to o l.   W e  u s e d   ( “ . W A V”)   au d io   f ile  t y p e  as  a  co v er   f ile  f o r     th e  p u r p o s e  o f   h id in g   d ata  b ec au s e  it  i n cl u d es  h i g h   d ata  r e d u n d an c y   a n d   it s   f o r m at   is   n o t  s u b j ec ted   to   an y   t y p e  o f   co m p r ess io n   w h ic h   allo w s   h i g h er   d ata  ca p ac ity   to   b e  h id d en ,   s o   w e  u s ed   an   L S B   alg o r ith m   w h ic h   d ep en d s   o n   r ed u n d an c y   f o r   h i d in g   d ata.   T h e  f iv e   m ea s u r es:  s i g n al   to   n o is e   r atio   ( SNR ) ,   P ea k   Si g n al  to   n o is e  r atio   ( P SN R ) ,  co r r elatio n ,   s tr u ct u r al  s i m ilar it y   in d e x   m et r ic  ( SS I M) ,  an d   m ea n   s q u ar e  er r o r   ( MSE ) ,   ar e   u s ed .   W e  u s ed   th e  SNR   m ea s u r e   b ec au s e  it   ca n   s h o w   t h e  q u an tit y   o f   n o is e  i n   th e   s i g n a l  f o r   a u d i o   m ed i u m ,   P SNR   b ec au s e  it  s h o w s   th e  r o b u s tn e s s   o f   th e   p r o p o s ed   m et h o d ,   Co rre latio n   an d   SS I M  u s ed   a s   q u alit y   m etr ices   o f   s tr o n g   in ter d ep en d en cie s   in   t h e  s p ee c h ,   an d   MSE   to   p r o v e  th e  al g o r ith m   r eliab ilit y   o f   t h e  co n v e y e d   d ata,   w h ic h   m u s t   h av e  a  h ig h   r etr iev a l r ate  an d   lo w   er r o r   r ate.   T h e  s u b s eq u e n t  eq u atio n s   co m p u te  S NR ,   P SN R ,   MSE ,   w h er e:       = 10    10   ( ∑ ( ) 2 = 1 ∑ ( ( ) − ( ) ) 2 = 1   )   ( 7 )      = 10  10   [ m ax ( ( ) , ( ) ) 2 ( ( ) − ( ) ) 2 ]   ( 8 )      = 10  10   ∑ ∑ ( ( ) − ( ) ) 2 ∗ = 1 = 1   ( 9 )      =   ∑ ( − µ ) . ( − µ = 1 ) [   ∑ ( − µ ) 2 = 1 ] 1 2 ⁄   [   ∑ ( − µ ) 2 = 1 ] 1 2 ⁄   ( 1 0 )      ( , ) = ( 2 µ µ + 1 ) ( 2  + 2 ) ( µ 0 2 + µ 2 + 1 ) ( 0 2 + 2 + 2 ) × 100   ( 1 1 )     w h er e:    n   an d   m   ar e  t h e  n u m b er s   o f   r o w s   a n d   co lu m n s   i n   co v er   au d i o   f ile  in p u t si g n a ls   o   is   th e  s a m p le  w it h   in d e x   n u m b er   i n   t h e  o r ig in a l a u d io   f ile    s   is   t h e  s a m p le  w i th   i n d ex   n u m b er   i n   t h e  s te g o   au d io   f ile   µ    an d     µ   ar e  th e  m ea m   v al u es o f   o   an d   s   r esp ec tiv el y       an d     ar e  th e  s tan d ar d   d ev iatio n   v al u es o f   o   an d   s   r esp ec tiv el y   C 1 = (k 1 L) 2 ,   an d   C 2 = (k 2 L) 2   ar e  tw o   co n s tan t s   u s ed   to   av o id   n u ll d en o m i n ato r   k 1 = 0 . 0 1   an d     k 2 = 0 . 0 3   b y   d ef au lt   L   is   t h e  d y n a m ic  r an g e  o f   t h e  s ig n al   v alu e s   ( t y p icall y   t h is   i s   2 #  bits  per  sig nal   - 1 ) .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:  2 0 8 8 - 8708       Hid in g   text  i n   s p ee ch   s ig n a l u s in g   K - mea n s ,   LS B   tech n iq u es a n d   c h a o tic  ma p s   ( I ma n   Qa ys A b d u lja leel )   5731   T h e  r esu lts   o f   th e   an al y s is   s h o w ed   th at   t h e  lo n g er   t h e  te x t  m es s ag e,   th e   g r ea ter   t h e  MSE   an d     th e  s m aller   th e  P SNR ,   a n d   th e  n o is e  r ate  is   r ed u ce d .   I t  ca n   b e  n o ted   f r o m   th e  o u tco m e  o f   th e  m ea s u r es  th a t   th e  s q u ar e  er r o r   ( MSE )   o f   t h e  p r o p o s ed   m et h o d   is   v er y   s m all,   w h ic h   m ea n s   n o   n o is e,   an d   n o   d if f er en c e   b et w ee n   t h e  c o v er   s p ee ch   an d   s te g an o   s p ee ch .   T h e   s u g g est ed   alg o r ith m   co n s i s ts   o f   th r ee   s ta g es:   s cr a m b li n g   tex t,  en cr y p tio n   te x t a n d   h id e  alg o r ith m .     E x a m p le  o f   t h e  p r o p o s ed   alg o r ith m :      Scr a m b li n g   te x t sta g e:  F ig u r e  2   s h o w n   t h e  tex t in p u t a n d   te x t a f ter   th e  s cr a m b li n g   al g o r ith m   T ex t in p u t: M y   Na m e  I M AN  QAYS.   I   L OVE   M y   C OUNT R Y  I R A Q  V VVVV er y   M u c h .   Scr a m b li n g   te x t sta g e  r es u lt:   ' ᮂ ° h z( 6 ‰ A É 1 ! ¨ " # ( .   VZ 3 Ä   s $ <S‘ • Î $ ¹ À 8 @ © * {) e1 M  ²õ - ™'     E n cr y p tio n   te x t s tag e:  W e  ca n   n o tice  th at  F ig u r e  3   s h o w s   t h e   o u tp u t o f   t h e  en cr y p t io n   te x t   I n p u t: t h e  o u tp u t o f   th e  s cr a m b lin g   s tag e   Ou tp u t e n cr y p ted   te x t sta g e  r esu lt :   ' a ®¯ ²¡ Ñ ¦ ¡ € } Äêå Öð 5 x Ñ^ 1 HÐ9 Óu ã· ©… R \ - € çÏ H• – » a² F®? 0 › x Ï '     Hid e  tex t sta g e  r es u lt:   Fi g u r e  4   s h o w s   t h e  ti m e  w av e f o r m   o f   th e  ( s p ee ch 1 . w av )   s ig n al  o r ig in al  b ef o r e  an d       af ter   e m b ed d ed   ( T x t3 . tx t)   f ile ,   an d   t h e  d if f er e n ce s   b et w e e n   th e m   a n d   it  ca n   b e  s ee n   th a t   th e  d i f f er en ce s   ar e  v er y   s m all  u s i n g   t h e  m et h o d   p r o p o s ed .   T h e  o u tco m e s   o f   th e  p er f o r m an ce   o f   th e  p r o p o s ed   alg o r ith m   w h ic h   h id es  th e  te x t  in t o   a  s p ee ch   s ig n al  i s   s h o w n   a s   T ab les  1   an d   2 .   T a b le   1   s h o w s   t h e  c o m p ar ati v e  an a l y s is   f o r   Sp ee ch 1 ,   Sp ee ch 2 ,   an d   Sp ee ch 3   u s i n g   t h e  e x is t in g   a lg o r ith m s   i n   [ 1 7 , 1 ]   an d   th e   p r o p o s ed   alg o r ith m s .   C o r r esp o n d in g   g r ap h s   ar e  s h o w n   i n   Fi g u r es   5   a n d   6 .   T ab le  2   d is p la y s   t h e  m ea s u r ed   r esu lt   u s i n g   S NR ,   P SN R ,  C o r r elatio n ,   S SIM ,   an d   MSE   to   ev al u ate  t h e  q u ali t y   o f   s p ee ch   b e f o r e  an d   af ter   t h e  tex ts   w er e  in s er ted .   I n   Fi g u r e  7 ,   t h e  g r ap h s   ar e   s h o w n   w h e n   e m b e d d i n g   c a p a c i t y   i n c r e a s e s ,   S N R ,   PS N R ,   C o r r e l a t i o n ,  a n d   S S I M   d e c r e a s e   w h i l e   M S E   i n c r e a s e s .   T h e  d if f er e n t  p er f o r m an ce   r esu lt s   ar e  d ep en d en t  o n   d if f er en t   len g t h s   o f   th e   tex t   m e s s a g e.     T h o s e  f in d i n g s   in d icate   t h at  t h e  lo w er   th e  M SE  v al u e   an d   t h e  h ig h er   o f   SN R ,   P SNR ,   Co rre latio n ,   S S I M   v alu es ,  th e  b etter   th e   s te g o - s p ee ch   s i g n al   o u tp u t.  W h er ea s   t h e   co r r elatio n   a n d   S SIM   v alu e s   cl o s ed   to   +1 ,   w h ic h  m ea n s   a  h i g h   r elatio n s h ip   b et w ee n   th e  o r ig i n al  s p ee c h   s ig n al  an d   th e  s te g o   s p ee ch   s i g n al .  T ab le   1   s h o w s     th e  S NR   ME S  a n d   P SNR   v al u es  f o r   d if f er en t  s p ee c h   s i g n al  f ile s   a n d   d if f er en t  tex t   f i les  a f ter     th e  s te g a n o g r ap h y   p r o ce s s .         ( a)         ( b )     Fig u r e  2 .   Scr a m b lin g   te x t sta g e ,  ( a )   B ef o r e  s cr am b lin g   p r o ce s s ,   ( b )   a f ter   s cr a m b li n g   p r o ce s s   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I n t J   E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.  10 ,   No .   6 ,  Dec em b er   2 0 2 0   :    5 7 2 6   -   5 7 3 5   5732     ( a)       ( b )     Fig u r e  3 .   E n cr y p tio n   te x t sta g e ,  ( a)   B ef o r e  en cr y p tio n   p r o ce s s ,   ( b )   a f ter   en cr y p tio n   p r o ce s s           ( a)   ( b )     Fig u r e  4 .   Hid e  tex t sta g e  r esu l t ,  ( a )   B ef o r e  em b ed d in g   p r o ce s s ,   ( b )   a f ter   e m b ed d in g   p r o ce s s       T ab le  1 .   SNR   ME S a n d   P SNR   v alu e s   f o r   d if f er en t  s p ee ch   s i g n al  f ile s   an d     d if f er e n t te x t f ile s   af ter   th e  s t eg an o g r ap h y   p r o ce s s   Sp e ec h   s i g n al   f i l e  n am e   Cap aci t y   (By t es )   I n p u t   T ex t   D at a   E mb e d d e d   (By t es )   E x i s t i n g   A l g o ri t h m  i n   [ 1 7 ]   E x i s t i n g   A l g o ri t h m  i n   [ 1 ]   Pro p o s ed   A l g o ri t h m   SN R   PSN R   SN R   PSN R   SN R   PSN R   MSE   Sp e ec h 1 . w av   4 4 3 9 2 6   T x t 1 . t x t   3 2 3   8 4 . 6 5 3   1 4 0 . 7 4 5   8 7 . 7 2 5   1 4 4 . 1 9 8   2 5 4 . 4 6 3 0   1 4 2 . 2 1 5 5   2 . 6 6 5 4 e - 09       T x t 2 . t x t   8 3 6   8 3 . 3 0 3   1 3 9 . 7 7 6   8 5 . 4 1   1 4 2 . 2 1 4   1 9 6 . 4 0 8 6   1 1 3 . 1 8 8 3   2 . 1 3 0 5 e - 06       T x t 3 . t x t   4 9 3 1   7 8 . 7 8 2   1 3 4 . 9 5 9   7 9 . 0 7 4   1 3 5 . 5 8 4   1 7 6 . 7 2 0 1   1 0 3 . 3 4 4 1   2 . 0 5 5 4 e - 05       T x t 4 . t x t   2 8 9 5 9   7 4 . 7 8   1 3 1 . 2 6 7   7 5 . 0 5 4   1 3 1 . 5 2 7   1 6 2 . 1 2 9 3   9 6 . 0 4 8 6   1 . 1 0 2 7 e - 04   Sp e ec h 2 . w av   5 7 1 2 5 8   T x t 1 . t x t   3 2 3   8 7 9 7 2     1 4 4 . 7 7 1     8 9 . 9 1 4   1 4 7 . 4 8 3   2 5 7 . 0 3 6 0   1 4 3 . 6 6 2 1   2 . 4 5 8 2 e - 09       T x t 2 . t x t   8 3 6   8 6 . 4 0 3   1 4 4 . 3 9 1   8 7 . 9 3   1 4 5 . 4 9 9   1 9 7 . 5 2 8 8   1 1 3 . 9 0 8 5   2 . 3 2 2 6 e - 06       T x t 3 . t x t   4 9 3 1   8 0 . 7 5 1   1 3 8 . 3 7   8 1 . 2 6   1 3 8 . 8 2 8   1 7 8 . 7 9 3 5   1 0 4 . 5 4 0 9   2 . 0 0 7 9 e - 05       T x t 4 . t x t   2 8 9 5 9   9 1 3 9   1 3 4 . 5 6 9   7 7 . 2 3 1   1 3 4 . 7 9 9   1 6 3 . 6 0 6 0   9 6 . 9 4 7 1   1 . 1 5 3 8 e - 04   Sp e ec h 3 . w av   9 0 0 4 1 2   T x t 1 . t x t   3 2 3   9 0 5 3   1 5 0 . 9 3 4   9 3 . 8 6 5   1 5 3 . 4 1   2 6 1 . 4 4 6 7   1 4 5 . 7 0 9 8   2 . 4 1 8 0 e - 09       T x t 2 . t x t   8 3 6   8 4 . 9 1 5   1 4 9 . 8 9   9 1 . 8 8 1   1 5 1 . 4 2 5   2 0 2 . 9 4 2 5   1 1 6 . 4 5 7 7     2 . 0 3 5 5 e - 06       T x t 3 . t x t   4 9 3 1   8 0 . 9 9   1 4 4 . 4 5 9   8 5 . 2 0 5     1 4 4 . 1 4 9   1 8 2 . 7 9 4 1   1 0 6 . 3 8 3 5   2 . 0 7 0 6 e - 05       T x t 4 . t x t   2 8 9 5 9   8 4 . 6 5 3   1 4 0 . 5 3   8 1 . 1 6 6   1 4 0 . 7 1   1 6 7 . 7 9 8 3   9 8 . 8 8 5 6   1 . 1 6 3 8 e - 04   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:  2 0 8 8 - 8708       Hid in g   text  i n   s p ee ch   s ig n a l u s in g   K - mea n s ,   LS B   tech n iq u es a n d   c h a o tic  ma p s   ( I ma n   Qa ys A b d u lja leel )   5733   T ab le  2 .   s teg o - s p ee ch   s ig n al  p er f o r m an ce s   d ep en d en t o n   t h e  len g th   o f   tex t  m es s a g e   Sp e ec h   s i g n al   f i l e  D u ra t i o n   Mes s ag e   l en g t h   Perf o rman c e  T e s t i n g   SN R   PSN R   Co rrel at i o n   SSI M   MSE   Su c ces s   ra t e  e x t ra ct i o n   %   1 0   m s   5  c h a rac t er   3 2 9 . 1 5 0 4   1 8 7 . 8 3 7 8   1   1   3 . 6 4 1 5 e - 14   1 0 0 %   1 5   c h ar act er   3 1 5 . 7 0 0 6   1 8 1 . 1 1 2 9   1   1   1 . 7 1 3 1 e - 13   1 0 0 %   3 0   c h ar act er   2 5 0 . 7 4 6 6   1 4 8 . 6 3 5 9   0 . 9 9 99   0 . 9 9 98   3 . 0 3 0 2 e - 10   1 0 0 %   5 0   c h ar act er   2 2 1 . 1 7 2 0   1 3 3 . 8 4 8 5   0 . 9 9 99   0 . 9 8 9   9 . 1 2 4 5 e - 09   1 0 0 %   7 5   c h ar act er   2 1 3 . 8 9 5 0   1 3 0 . 2 1 0 1   0 . 9 9 99   0 . 9 8 88   2 . 1 0 8 9 e - 08   1 0 0 %   7   ms   5   c h a rac t er   3 0 1 . 4 1 2 7   1 7 5 . 2 9 4 9   1   1   4 . 6 0 3 5 e - 13   1 0 0 %   1 5   c h ar act er   2 9 2 . 2 0 1 6   1 7 0 . 6 8 9 3   0 . 9 9 8 5   0 . 9 9 7 7   1 . 3 2 9 4 e - 12   1 0 0 %   3 0   c h ar act er   2 2 6 . 0 6 9 6   1 3 7 . 6 2 3 3   0 . 9 9 7 4   0 . 9 8 9 9   2 . 6 9 3 1 e - 09   1 0 0 %   5 0   c h ar act er   2 0 0 . 6 3 3 6   1 2 4 . 9 0 5 4   0 . 9 9 6 5   0 . 9 8 8 8   5 . 0 3 5 5 e - 08   1 0 0 %   7 5   c h ar act er   1 8 9 . 1 6 5 2   1 1 9 . 1 7 1 1   0 . 9 9 5 5   0 . 9 8 8 8   1 . 8 8 5 7 e - 07   1 0 0 %   4   ms   5   c h a rac t er   2 6 3 . 8 4 4 9   1 5 4 . 7 2 9 0   1   1   3 . 1 0 7 3 e - 11   1 0 0 %   1 5   c h ar act er   2 5 1 . 0 5 9 7   1 4 8 . 3 3 6 4   0 . 9 9 85   0 . 9 9 77   1 . 3 5 4 1 e - 10   1 0 0 %   3 0   c h ar act er   2 2 4 . 7 9 3 6   1 3 5 . 2 0 3 3   0 . 9 9 81   0 . 9 8 99   2 . 7 8 5 8 e - 09   1 0 0 %   5 0   c h ar act er   2 1 0 . 3 4 3 5   1 2 7 . 9 7 8 3   0 . 9 9 8   0 . 9 8 75   1 . 4 7 0 5 e - 08   1 0 0 %   7 5   c h ar act er   2 0 5 . 2 4 7 7   1 2 5 . 4 3 0 3   0 . 9 9 75   0 . 9 8 99   2 . 6 4 3 9 e - 08   1 0 0 %               Fig u r e  5 .   C o r r esp o n d in g   g r ap h s ,  ( a)   SNR   a n al y s i s   f o r   Sp ee ch 1 ,   ( b )   SNR   an al y s is   f o r   Sp ee ch 2 ,   ( c)   SNR   a n al y s i s   f o r   Sp ee ch 3               Fig u r e  6 .   C o r r esp o n d in g   g r ap h s ,  ( a)   P SNR   an al y s i s   f o r   Sp e ec h 1 ,   ( b )   P S NR   an al y s i s   f o r   Sp ee ch 2 ,   ( c)   P SNR   a n al y s is   f o r   Sp ee ch 3     ( a)   ( b )   ( c)   ( c)   ( a)   ( b )   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I n t J   E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.  10 ,   No .   6 ,  Dec em b er   2 0 2 0   :    5 7 2 6   -   5 7 3 5   5734             F ig u re   7 .   G r a p h s ,  (a )  A n a l y sis o f  th e   re latio n   b e tw e e n   th e   S NR,  P S NR an d   t h e   e m b e d d in g   tex t  c a p a c it y ,   (b )  a n a ly sis o f   th e   re latio n   b e tw e e n   th e   C o rre latio n ,   S S IM   a n d   th e   e m b e d d in g   tex t  c a p a c it y ,   (c )  a n a ly sis o f   th e   re latio n   b e tw e e n   th e   M S E  a n d   t h e   e m b e d d in g   tex t  c a p a c it y       4.   CO NCLU SI O N    T h e   m a in   o b je c t i v e   o f   o u r   s u g g es t e d   m e th o d ,   w h ic h   in v o lv es   em b e d d in g   t ex tu a l   in f o r m a tio n   i n   w av e  a u d i o   w h en   t r an s f e r r e d   o v e r   t h e   in t e r n e t ,   is   t o   p r o v i d e   ef f i ci en t   an d   s e cu r e   en c r y p t i o n   b y   u s in g   a   m o r e  c o m p l ic a t e d   a lg o r it h m ,   h en c e   h a r d - to - b r e ak .   I n   th is   p a p e r ,   a   n ew   al g o r i th m   o f   h i d in g   t ex t   in   t h e   s p ee ch   s ig n a l   is   p r o p o s e d .   T h e   p r o p o s e d   a l g o r i t h m   c o n s is ts   o f   a   s c r am b lin g   t e x t   f i l e   u s in g   a   q u a n t u m   c h a o t i c   m a p ,   an d   an   e n c r y p t in g   s c r am b le   te x t   f il e   u s in g   th e  Z as l av s k y   m a p ;   th en ,   im p lem en t in g   th e   L B S  a lg o r ith m   u s in g   K - m ea n s   i n d ex in g   t o   h i d e   th e   en c r y p t e d   t e x t   f i l e   in t o   a   s p e e ch   s ig n al .   T h is   a p p r o a c h   p r o d u ce s   g o o d   r e s u l ts   w i th   a   h i d d en   t e x t   m es s ag e  th a t  c an n o t   b e   d et e c t e d ,   o r   at   le a s t   it   c an n o t   b e  r e c o v e r e d   if   it   is   d e te c t e d .   T h e  r e s u l ts   in d ic a t e   th a t  e v en   af t e r   em b e d d in g   th e   h i d d e n   m e s s ag e ,   th e   s i z e   o f   th e   s p e e c h   f i le   r em a in s   t h e   s am e .   T h i s   a lg o r i th m   w as  a p p l i e d   t o   th e   s am e   s p ee c h   f i le   t o   em b e d   m u lt i p l e   t ex t   f i le s   w ith   d if f e r en t   s i z es   o f   t ex t   c o n t e n t   an d   v i c e   v e r s a .   G o o d   r e s u l ts   w e r e  o b t a in e d ,   w it h o u t  l o s in g   th e  t ex t m e s s ag e  o r   n o ti c in g   an y   n o i s e  in   th e   c o v er   f i l e .   I n   th e   f u t u r e,   t h e   m eth o d   c o u l d   b e   a p p li e d   t o   d o m a in s   o th e r   th an   s p ee ch ,   s u c h   as   m u s ic   an d   v i d e o .       RE F E R E NC E S   [1 ]   S .   P .   Ra j p u t ,   e t  a l. ,   “ A n   e ff icie n t   a u d io   ste g a n o g ra p h y   tec h n iq u e   t o   h id e   tex t  i n   a u d io , ”   I n t.   C o n f .   Co mp u t.   C o mm u n .   Co n tro l  A u to m. ,   p p .   1 - 6 ,   2 0 1 7 .   [2 ]   H .   A .   A b d u ll a h ,   a n d   H .   N .   A b d u l lah ,   “ F P G A   i m p le m e n tatio n   o f   c o lo r  im a g e   e n c r y p ti o n   u sin g   a   n e w   c h a o ti c   m a p , ”   In d o n e sia n   J o u rn a l  o f  El e c trica l  E n g i n e e rin g   a n d   C o mp u ter   S c ien c e ,   v o l.   1 3 ,   n o .   1 ,   p p .   1 2 9 - 1 3 7 ,   2 0 19 .   [3 ]   I.   U.  W .   M u ly o n o ,   e t  a l. ,   “ En c r y p ti o n   o f   T e x t  M e ss a g e   o n   A u d io   S teg a n o g ra p h y   Us in g   Co m b in a ti o n   V ig e n e re   Cip h e r  a n d   L S B  (L e a st   S ig n if ic a n t  Bit ), ”   Kin e t.   Ga me   T e c h n o l .   In f.   S y st.  Co mp u t.   Ne t wo rk ,   Co mp u t.   El e c tro n .   Co n tro l,   v o l.   4 ,   n o .   1 ,   p p .   6 3 - 7 4 ,   2 0 1 8 .   [4 ]   A .   B.   W .   P u tra,   e t  a l. ,   “ S teg a n o g ra p h y   f o r  Da ta  Hid in g   in   Dig it a l  Au d i o   Da ta  u si n g   Co m b in e d   L e a st  S ig n if ica n t  Bit   a n d   4 - W ra p   L e n g th   M e t h o d , ”   Pr o c .   2 n d   Ea st  I n d o n e s.  C o n f .   Co m p u t.   In f .   T e c h n o l .   In ter n e t  T h i n g s   In d .   EICo n CI T   2 0 1 8 ,   p p .   3 3 6 - 3 3 9 ,   2 0 1 8 .   [5 ]   Y.  Ba ss il ,   “ A u d io   S teg a n o g ra p h y   M e th o d   f o r  Bu il d in g   t h e   De e p   W e b , ”   Ame ric a n   J o u r n a l   o f  E n g in e e rin g   Res e a rc h   ( AJER ),   n o .   5 ,   p p .   4 5 - 5 1 ,   2 0 1 9 .   [6 ]   M .   M u sta f a ,   e t  a l. ,   “ A  No v e l  En h a n c e d   L S B  A l g o rit h m   f o r  Hig h   S e c u re   A u d io   S teg a n o g ra p h y , ”   1 0 th   Co mp u t.   S c i .   El e c tro n .   E n g .   Co n f.   CEE C  2 0 1 8   -   Pro c . ,   p p .   1 2 5 - 1 3 0 ,   2 0 1 9 .   [ 7 ]   Y .   X u e ,   e t   a l . ,   “ R o b u s t   s p e e c h   s t e g a n o g r a p h y   u s i n g   d i f f e r e n t i a l   S V D , ”   I E E E   A c c e s s ,   v o l .   7 ,   p p .   1 5 3 7 2 4 - 1 5 3 7 3 3 ,   2 0 1 9 .   [8 ]   J.  Ha sh im ,   e t  a l. ,   “ L S B  M o d if ica ti o n   b a se d   A u d io   S teg a n o g ra p h y   u sin g   A d v a n c e d   En c r y p ti o n   S tan d a rd   (A ES - 2 5 6 )   T e c h n iq u e , ”   1 2 th   In ter n a ti o n a l  Co n fer e n c e   o n   M a t h e ma ti c s,  Act u a ria l  S c ien c e ,   Co m p u ter   S c ien c e   a n d   S ta t isti c s,   M ACS   2 0 1 8   -   Pro c e e d i n g s,   p p .   1 - 6 ,   2 0 1 9 .   [9 ]   P .   Bh a tt a c h e rjee ,   e t  a l. ,   “ A   r e v ie w   o f   S teg a n o g ra p h y   t e c h n iq u e s  su it a b le  f o r  ECG   si g n a l, ”   Co n fer e n c e :   In ter n a t io n a l  C o n fer e n c e   o n   Eme rg in g   T e c h n o l o g ies   f o r S u sta i n a b l e   De v e lo p me n t  ( ICET S D  ' 1 9 ),   v o l .   6 ,   2 0 1 9 .   [1 0 ]   B.   P il lai,   e t  a l. ,   “ I m a g e   ste g a n o g ra p h y   m e th o d   u sin g   K - m e a n s  c lu ste rin g   a n d   e n c ry p ti o n   tec h n iq u e s,”   2 0 1 6   I n t .   Co n f.   Ad v .   Co mp u t.   C o mm u n .   I n f o rm a ti c s,  ICACCI  2 0 1 6 ,   p p .   1 2 0 6 - 1 2 1 1 ,   2 0 1 6 .   ( a)   ( b )   ( c)   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:  2 0 8 8 - 8708       Hid in g   text  i n   s p ee ch   s ig n a l u s in g   K - mea n s ,   LS B   tech n iq u es a n d   c h a o tic  ma p s   ( I ma n   Qa ys A b d u lja leel )   5735   [1 1 ]   F .   J.  F a rsa n a   a n d   K.  G o p a k u m a r,   “ A   No v e l  A p p ro a c h   f o r  S p e e c h   En c ry p ti o n :  Zas lav sk y   M a p   a s  P se u d o   Ra n d o m   Nu m b e r  G e n e ra to r, ”   Pro c e d ia   C o mp u t.   S c i. ,   v o l.   9 3 ,   p p .   8 1 6 - 8 2 3 ,   2 0 1 6 .   [1 2 ]   A .   A k h sh a n i,   e t  a l. ,   “ P se u d o   ra n d o m   n u m b e r  g e n e ra to r  b a se d   o n   q u a n t u m   c h a o ti c   m a p , ”  Co mm u n .   No n li n e a r  S c i.   Nu me r.  S imu l . ,   v o l .   1 9 ,   n o .   1 ,   p p .   1 0 1 - 1 1 1 ,   2 0 1 4 .   [1 3 ]   H.  L iu ,   e t  a l. ,   “ A   n o v e l  q u a n tu m   ima g e   e n c r y p ti o n   a lg o rit h m   b a se d   o n   c ro ss o v e r  o p e ra ti o n   a n d   m u tatio n   o p e ra ti o n , ”   M u lt ime d .   T o o ls   Ap p l. ,   v o l.   7 8 ,   n o .   1 4 ,   p p .   2 0 4 6 5 - 2 0 4 8 3 ,   2 0 1 9 .   [1 4 ]   w a n g   y u n lu ,   e t  a l. ,   “ S teg a n a ly sis  o n   p o sit iv e   a n d   n e g a ti v e   e c h o   h i d in g   b a se d   o n   sk e w n e ss   a n d   k u rto sis,”   9 t h   IEE E   Co n fer e n c e   o n   In d u stri a l  El e c tro n ics   a n d   A p p li c a ti o n s ,   p p .   1 2 3 5 - 1 2 3 8 ,   2 0 1 4 .   [ 1 5 ]   K a m e s h   a n d   N .   S .   P r i y a ,   “ A   s u r v e y   o f   c y b e r   c r i m e s   Y a n p i n g , ”   S e c u r .   C o m m u n .   N e t w o r k s ,   v o l .   5 ,   p p .   4 2 2 - 4 3 7 ,   2 0 1 2 .   [1 6 ]   B.   Da tt a ,   e t  a l. ,   “ Ro b u st  m u lt i  la y e r  a u d io   ste g a n o g ra p h y , ”   1 2 t h   IEE E  In t .   Co n f .   El e c tro n .   E n e rg y ,   En v iro n .   C o mm u n .   Co mp u t.   Co n tro l  ( E3 - C 3 ),   p p .   1 - 6 ,   2 0 1 6 .   [1 7 ]   S .   Ja d h a v   a n d   A .   M .   Ra w a t e ,   “ A   n e w   a u d io   ste g a n o g ra p h y   w it h   e n h a n c e d   se c u rit y   b a se d   o n   lo c a ti o n   se lec ti o n   sc h e m e , ”   In t.   J .   Per fo rm a b il it y   E n g . ,   v o l.   1 2 ,   n o .   5 ,   p p .   4 5 1 - 4 5 8 ,   2 0 1 6 .   [1 8 ]   P .   G .   P .   S .   T .   Ja y a ,   e t   a l. ,   “ En h a n c e d   L S B  S te g a n o g ra p h y   w it h   p e o p le d e tec ti o n   a s ste g o   k e y   g e n e ra t o r, ”   Pro c .   -   In t.   Co n f.   S i g n a ls S y st.   ICS i g S y s   2 0 1 7 ,   p p .   9 9 - 1 0 4 ,   2 0 1 7 .   [1 9 ]   M .   H.  A .   A l - Ho o ti ,   e t  a l. ,   “ A u d io   Da ta  Hid in g   Us in g   Oc tal  M o d u l u s  F u n c ti o n   Ba se d   Un sig n e d   In teg e r  S a m p le  V a lu e s,”   In t.   C o n f.   Co m p u t.   En g .   Ne tw.   In tell.   M u lt ime d i a ,   CENIM   2 0 1 8   -   Pro c e e d in g ,   p p .   4 8 - 5 3 ,   2 0 1 8 .   [2 0 ]   H.  T .   Hu   a n d   T .   T .   L e e ,   “ F ra m e - s y n c h ro n ize d   b li n d   sp e e c h   w a ter m a rk in g   v ia  i m p ro v e d   a d a p ti v e   m e a n   m o d u latio n   a n d   p e r c e p t u a l - b a s e d   a d d i t i v e   m o d u l a t i o n   i n   D W T   d o m a i n , ”   D i g i t .   S i g n a l   P r o c e s s .   A   R e v .   J . ,   v o l .   8 7 ,   p p .   7 5 - 8 5 ,   2 0 1 9 .   [2 1 ]   S .   Ba n d i  a n d   H.  S .   M a n ju n a th a   Re d d y ,   “ Co m b in e d   a u d i o   ste g a n o g ra p h y   a n d   A ES   e n c r y p ti o n   to   h id e   th e   tex t  a n d   im a g e   in to   a u d i o   u sin g   DCT , ”   In t .   J .   Rec e n t  T e c h n o l .   En g . ,   v o l.   8 ,   n o .   3 ,   p p .   1 7 3 2 - 1 7 3 8 ,   2 0 1 9 .   [2 2 ]   H.  Ch o w d a r y ,   “ Da ta  Hid in g   in   S p e e c h   S ig n a l  Us in g   S teg a n o g r a p h y   a n d   En c ry p ti o n , "  3 rd   IEE E  In ter n a ti o n a l   Co n fer e n c e   o n   Rec e n t  T re n d s in   El e c tro n ics ,   In fo rm a t io n   &   Co mm u n ica t io n   T e c h n o l o g y ,   2 0 1 8 .   [2 3 ]   [ S .   A h m e d ,   “ Da ta  Hid in g   Us in g   G r e e n   Ch a n n e l  a s  P ix e l  V a l u e   In d ica to r, ”   In ter n a ti o n a l  J o u rn a l  o f  Im a g e   Pro c e ss in g   ( IJ IP) ,   n o .   1 2 ,   p p .   9 0 - 1 0 0 ,   2 0 1 8 .     [2 4 ]   M .   Ce m   k a sa p b a şi  a n d   W .   El m a sr y ,   “ N e w   L S B - b a se d   c o lo u r   im a g e   ste g a n o g ra p h y   m e th o d   to   e n h a n c e   th e   e ff ici e n c y   in   p a y l o a d   c a p a c it y ,   se c u rit y   a n d   in teg rit y   c h e c k , ”   S a d h a n a   -   Aca d .   Pro c .   E n g .   S c i. ,   v o l.   4 3 ,   n o .   5 ,   2 0 1 8 .   [2 5 ]   S .   A .   Yo u sif ,   e t  a l . ,     “ A u d io   S teg a n o g ra p h y   Us in g   T o n e   In se rti o n   T e c h n iq u e , ”   In t.   J .   Co mp u t.   A p p l .   T e c h n o l.   Res . ,   v o l.   6 ,   n o .   6 ,   p p .   2 5 4 - 2 5 8 ,   2 0 1 7 .   [2 6 ]     A .   A lab a ich i,   e t  a l. ,   “ Im a g e   ste g a n o g ra p h y   u sin g   lea st  sig n if ica n t  b it   a n d   se c re t  m a p   tec h n iq u e s , ”   In ter n a ti o n a l   J o u rn a l  o f  El e c trica l  a n d   C o mp u t e r E n g i n e e rin g   ( IJ ECE ),   v o l .   1 0 ,   n o .   1 ,   p p .   9 3 5 - 9 4 6 ,   2 0 2 0 .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.