Int ern at i onal  Journ al of Ele ctrical  an d  Co mput er  En gin eeri ng   (IJ E C E)   Vo l.   9 , No .   3 ,  J un e   201 9 , pp.  1910 ~ 19 18   IS S N: 20 88 - 8708 ,  DOI: 10 .11 591/ ijece . v9 i 3 . pp1910 - 19 18          1910       Journ al h om e page :  http: // ia es core .c om/ journa ls /i ndex. ph p/IJECE   Novel  s t eganog raph y  s ch eme  u sin g Arabic   t ext   f eat ures     in Hol y Qur an       Hud a  K adhi m   Ta yy e h 1 ,  Mohamme d Sali h   M ah di 2 ,  Ahm ed S abah   Ahm ed A L - Jum aili 3   1 Depa rt m ent   of  I nform at ic s S y s tem s Mana gement  (ISM ),   Coll ege  of  Business Info rm at ic s ,   Univer sit y   of   Inf orm at ion  T ec hn olog y   &   Com m u nic a ti ons ,   Ira q   2,3 Depa rt m ent of   Business Infor m at ion  T ec hnolo g y   (BIT) ,   Col le g e  of  Busin ess Inf orm at ic s ,   Univer sit y   of   Inf orm at ion  T e chn olog y   &   Com m u nic a ti ons ,   Ira q       Art ic le  In f o     ABSTR A CT    Art ic le  history:   Re cei ved   Dec   8 , 2 01 8   Re vised  Feb   16 , 2 01 9   Accepte d  Ma r   4 , 2 01 9       W it h  the  rap id   g rowth  of  th e  Int e rne t  and  m obil e   devi c es,   th e  n eed  for  hidd en  comm unic at ions   has  signifi c ant l y   in creased.   St e ganogr aph y   is  a   te chn ique  int roduc ed  for  esta bli shing   hid den  comm unic a ti on,   Mos t  st eg anogr ap h y   te chn ique s  hav e   bee n   applied   t o  audi o ,   imag e s,  vide os,   and   te xt .   Man y   rese arc h ers  used   stega nogr aph y   i n  Arabi c   te x ts  t o  ta k e  adv antag e  of  addi ng ,   edi ti ng  or  ch ang ing  le tters  or  dia critic s,  bu t  le a d  to  no ta ble   an d  sus pic ious   te xt .   In  thi s  p a per ,   we  propos e  two  novel   st ega nogra ph y   algorithms   f or  Arabi c  te x t  using  the   Hol y   Qura n  as  cove r  te xt.   The   fact  tha t  i t  i s  forbidde n  to  add,   edi t  or  c hange   an y   le t te r  or  dia cr it i cs  in  t he  Hol y   Qur an  provide s  the  val uab le   feature   of  it s  robustness   and  diffi cul t y   a s  a  cove r  in  stega nogra p h y .   The   al gor it hm s  hi de  sec ret   m essage s  el ements  withi n  Arabi c  l et t ers  bene fi ti ng   fro m   the  exi st enc e   of   sun  lett ers   ( Ar abi c :     ḥurūf   sham sīy ah)   and   m oon  le tt e rs  ( ḥurūf  qamarī y a h).   Also,  we   conside r  the  exi sten ce   of   som e   Arabi c  l anguage  ch ara c te r isti c s  rep rese nt ed  as  sm al l  vowel   le tters  (Arabi c   Diac ri ti cs) .   O ur  expe rimen ts  using  the   pr oposed  two  al gorit hm s  demo nstrat e   high  ca p ac i t y   for  te xt   files.  Th e  propose d  al gori thms   are   robust  against  attac k   sin ce   th e  ch anges   in  the   cover  te xt   ar e   imperc eptible,  s o  our  cont ribu t ion  offe rs  a  m ore   sec ure   al go rit hm   tha t   provide s good c apa c ity .   Ke yw or d s :   Ar a bic lan guag e    D ia crit ic s    I nfo rm at ion  secur it y    Qura n    Stegan ogra phy   Copyright   ©   201 9  Instit ut e  o f Ad vanc ed   Engi n ee r ing  and  S cienc e .     Al l   rights re serv ed .   Corres pond in g  Aut h or :   Huda Ka dh im  Tayy eh,     Dep a rtm ent o f Info rm at ic s Sy stem s Manag e m ent,   Un i ver sit y o f I nfor m at ion  Te chnolo gy &  C omm un ic at ion s,   Ba ghda d,   Ir a q.   Em a il :  haljo bo ri@uoit c.e du.iq       1.   INTROD U CTION     An  im po rtant   issue   to day  as  well   as   f or  ce nturie s  is   the  hidde n  exch a nge  a nd   secu rity   of  inf or m at ion ,and  the   I nter net  has  giv e n  t his  need  s pecial   sign i ficance  [ 1].  Dif fer e nt  m eth ods   are   us e d  in  da t a   hid in g  s uc h  a s  waterm ark in g,   ste gano gr a phy,  a nd  crypt ogra ph y  [2 ] .  A  key  co ntr ols  the  e ncr y ption  of   inf or m at ion   in  crypto gr a phy,   so   that  no  one  can  dec rypt  and   acce ss  the   inform at ion   excep t  the  pe rs on   w h o  knows  the  ke y.  Stegan ogra ph y  is  one  of  the  best  m eth ods  for  sec ure  com m un ic at ion   [ 3].  T he   word  ste gano gr a ph y   or i gin at es  fro m   the  Gr ee k  l angua ge,   w hich  m eans  hidde n  wr it ing.  ‘‘ St egano”  m eans  hidde n  and  ‘ ‘ grapt os ”   m eans  wr it in g  [ 4].  T he  goa l  in  ste ga nogra p hy  is  t o  c on c eal   secret  in form ation   under  cov e r   m edia,  so   una uthorise d   per s on s   can not  di sco ver   t he  co ntained   inf or m at ion .  This  cov e r  m edia  appr oach  diff e re ntiat es  ste ganogra ph y  f ro m   oth er  m eth ods  for  e xch a ng i ng   hidde n  inf or m at ion .  A f te r  data  the  hid i ng ,   the  te xt  c on ta i ning  the   secret   inf or m at ion   re ferred   to  as   the   ste go - te xt ,   is  s ent  f ro m   sen de r  to  receive r  vi a  the  In te r net.    Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
Int   J  Elec  &  C om p  En g     IS S N: 20 88 - 8708       Novel  steg anograp hy  sc he me  u si ng Ar ab ic  t ext  features i n Ho ly   Q ur an   ( H uda  K adhi m  T ayyeh )   1911   The  goal  o f  the  secur it y i s that  n o  one can  not ic e the secret i nfor m at ion  e m bedde d  into th e  ste go - te xt   easi ly   by  us ing  a  var ie ty   of   de te ct ion   te ch niq ue s.  T hr ee  c rite ria  for  desi gning   ste gano gr a ph y  syst em s  in cl ud e   rob us tness ,  pe r ceptual  tra nspa ren cy ,  a nd  hi di ng   ca pacit y  [5] .  Robustnes s  is  the  abili ty   to  protect   the  hi dd e n  inf or m at ion   from   da m age  wh en  t ran sm it ted   f ro m   the  sen der   t o  receive r .  Perce ptu al   tr ans par e ncy  m e ans  the   abili ty   of   the  at ta cker s  to  no ti ce  the  hidde n  in form at ion   easi ly .  By   m ini m isi ng   the  dif fer e nce  be twe en  the  cov e r  te xt  a nd  ste go - te xt,  high  sec ur it y  can  be  ac hieve d .  T he  ca pacit y  rep rese nts  the  siz e  of   i nfor m at i on   bit s   that  can  be  c onceal ed  by  the   co ver   te xt.  Pic tures  [6 ] ,  vid e o  cl ips  [7 ] ,  m us ic ,  an d  s ound s  [8 ]   a re  ty pica l  cov e r   m edia, or ca rr i er, for ste gano gr a phy m et ho ds.    The  m os t  challen gi ng   a ppr oa ch  is  te xt  ste gan og raphy  due  to  the  shorta ge  of   re dunda nt  inf or m at ion   avail able  in  te xt  file s  com pared  to  oth e r  c ov er  m edia  ty pes  [9 ] ,   [ 10 ] .   T he  structu re  of   t he   te xt  file s  is  us ually  j ust   as  how   it   is  seen ,  wh e rea s  the  st ru ct ur e   for  oth e r  ca rr ie r  ty pes  is   entir el y   diff e ren t  from   ho w   the   m edia  is   ob s er ved .  T hi s   m akes  the  i nfor m at ion   hid in g  i n  non - te xt  co ve r  m edia  easi er   a nd  m or e  diff ic ult  to  b e  disco ver e d  c om par ed  to  hi di ng   i nfor m at ion  in  te xt  file s.  A n  ad va ntage  of   te xt  ste ga nograph y  is  it s  sim plici t y  in  com m un ic ation   an d  occupi es  le ss  m e m or y   reso urces  [ 4] .  So ,  differe nt  ste gano gr a ph ic   te chn iq ues  are   us ed   for diffe re nt langua ges de pendin g on t he st r uctu re [1 0].   The  tw o  ste ga nograp hy  al gor it h m s  reco m m end e d  i n  this  pa per   a re  us ed   gram m ar  ru le   of  the  de finite   arti cl e   al   fo ll owed   by  s un  le tt ers  ( Ar a bic:     ḥur ūf  sh am sīy a h)   an d   m oon  le tt ers  ( ḥu rūf  qa m arīy ah)   al on g  with  the  Ar a bic  dia crit ic s  (H ara ka t )  to  hid e  data   in  Ar a bic  te xt   us in g  H oly  Q ur a n  as  c ov e r.   The  fact  that  Ho ly   Qura n  co ns ist s  of   A ra bic  ch aracte rs  an d  Ar a bic  diacrit ic s  (H a rak at )  pro vid es  t he  va luable  feat ur e  of   it s   rob us tness   as   a  co ver  in   ste gano gr a phy.Th e  hi ding  in f orm at ion   in  co ve r  m edi a  does   not  at tract   the  hu m an   at te ntion   beca use  the i nfor m ation  is  h i dd e n w it ho ut a ny  per c eptible  c hange  in the o rigin al   word .       2.   RELATE D  W ORK IN   A R A BIC TE X T  S TE GANOG R APH Y   Most  te xt  ste ga nograp hy  m eth ods  a re  use d   for  E ng li sh   te xt s,  an d  only   a  few   a re  ap plied   to  Ar a bic   te xt  [ 11 ] - [ 14 ] .   The  A rab ic   la ngua ge  is   the  sixth  m os t  s poken  la ng uag e   with  m or e  t ha n  420  m i ll ion   people  sp ea ker s  w or l dwide  [15]. T he  Qur a n  is t he H oly b ook for m or e t ha n  one t hi rd  t he  po pu la ti on of the   w orl d   an d   is  wr it te n  in  t he   cl assic   Ar a bic  la ngua ge  [ 16] .    So m e  featur es  of  the  A ra bic  la ngua ge  do  not   m at ch  to  oth e r   la nguag e s,  incl ud i ng   E ngli sh   [15].  Wr it ing   i n  the  A ra bic  la ngua ge  us e s  a  cur si ve  sty le   with  a  rig ht  to  le ft  directi on.  Als o,   the  s hap e  of   eac h  A rab i c  char act er  is   diff e ren t  de pe nd i n g  on  it s  po sit io n  in  th e  word.     The  A rab ic   la ngua ge  is  char a ct erised   by  m a ny  do tt ed  le tt er s  with  so m e  hav in g  one  dot  on  top   or   bo tt om   of   a  le tt er  and   oth er s  with  tw o  or  t hr ee  dots  on  to p  of  a  le tt er  [ 16] .  The re  e xist   add it io nal  m ar ks   posit io ned   on  the   top  o r  bott om  of  Ara bic let te r s call ed  “Diacrit ic s ”   or  H araka t, as it  is  k nown   in Ara bic. Th ere ar e eig ht  sh ap e s   of  Diac riti cs  rep rese ntin g  on ly   the  vo wel  so un ds   [ 17 ]   a nd   ar e  cal le d  Fathah,   Kasrah,  Dam ah,   S ukun,   Tan winF at hah,   Tanw i nK as ra h,   Ta nw i nD am ah,   an d  S had da h,   as  sho wn   i n  Fig ur e  1.   Th e  com pu te r  represents   each  Diacrit ic   dig it al ly   as  sep arate  cha racter .  T hese  Diacrit ic s  are  fun dam ental   f or  the  H oly  Q ur a n  a nd  othe r   reli gious  an d  histor ic al   scri pt s,  bu t  non - co m pu lsory  in  m od e r n  sta ndar d  Ar a bic  w riti ng   an d  pr ac ti ce   [17].     The follo wing  su m m arises   var io us  a ppr oaches f or Arabic t ext stega nogra ph y.       َ   ـ   Fath ah   َ   ـ   Kasrah   َ   ـ   Da m m a h   َ   ـ   Su k o o n   َ   ـ   Tanween  Fathah   َ   ـ   Tanween  Kas rah   َ   ـ   Tanween  Da m m a h   َ   ـ   Sh ad d ah       Figure  1. A rab i c text diac riti cs       2.1.   K as hid a - ba sed   ste gan ogra ph y   Ther e   is  a  pos sibil it y  us ing   Ar a bic  le tt ers  to  ad d  a n  exte ns io n  in  w ords ,  an d  this  feat ur e  is  cal le d  “Kas hid a”,   w hi ch  does  not  af fect  the  m eaning  of  the   w ord s.  S o,   w ords  w it h  an  e xten sio n  “ Kash i da”  c an  be   us e d  t o  hid e   i nfor m at ion   a nd  w ords   wi th out  a n  exte ns io n  will   hi de   no ne  [ 13 ] ,   [ 17] ,   [18] .   Alth ough ,  in   this   m et ho d,  the  m essage  c onte nt   will   no t  be  a f fected,  but  has   the  disa dvant age  that  it   can no t  be  a dd e d   t o  the   beg i nn i ng   or  e nd   of   wor ds  and only  in  the m idd le  of con ne ct ed  le tt ers  within a w ord.  T hi s r est rict ion  m akes it  m or e n o ta ble   to the  r ea ders a s it  obv i ou sly  c hanges  the te xt whil e it  also i ncr ease s the  size o f  the  f il e.           Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                          IS S N :   2088 - 8708   In t J  Elec  &  C om p  En g,   V ol.  9 , N o.   3 ,  June   2019  :   1910  -   1918   1912   2.2.   S t eg ano gr ap h y by  disp lacement  of  p oint s   In  this  m et ho d,   the  in f or m at ion   is  em bedded   as  bi nar y  value s  in  t he  d ots   ( points)   of  t he  le tt ers  of  t he  la nguag e ,  s uc h  as  in  Ar a bic,  Urdu,  a nd  Per sia n  [ 11] ,   [ 18] .  Wh e n  the  po int  posit ion   is   sh ifte d  up,   the n  the   value  of  the  hi dd e n  bit  is  one.  Othe rw ise ,  t he  dot  po sit io n  is  un c ha ng e d,   an d  the  val ue  is  zero .  W i th  this   appr oach,  it   is  possible  to  hi de  a  la r ge   am ount  of   i nfor m at ion   in  A rab i c  te xt  with ou t  br i ng i ng   at te ntion   t o  changes .  S in ce   the  A ra bic  la ngua ge  incl udes  15  do tt ed   le tt ers  out  of  28,  t he  ca pacit y  of   hid i ng  is  high .   Howe ver,  a  s pe ci al   font  is  re qu i red   t o  acc om pl ish  this  s ubtl e  var ia ti on,  so   the   recei ver  will   no t  be  a ble  to   retrieve  t he  hidden   m essage  if  the  sam e  fo nt  is  no t  a vaila ble .  I n  a dd it io n ,  if   the  m essage  is  re - ty pi ng   or  O CR   scan ning  is  perform ed , th en  th e d et ai ls o f  t he hid den in form a ti on  a re likely  lost [5] .     2.3.   U nicode - ba sed  st e gan ogra ph y   In  acco rd a nce   with   Un ic od e   sta nd a rds,  t here  are  m any  f orm s  of   A rab ic   l et te rs   an d  a re  div ide d   i nto  two  gro up s   wi th  one  bein g  t he  re presentat i ve  c od e  a nd  t he  ot her   com pr ise d  of   t he  possi ble  s ha pes   of   t he   le tt ers.   W it h  this  m e tho d,  it   is  po ssible  to   us e  va rio us   Un ic od e  value s  for  the  sam e   le tt er  to  hid e  bits  of   inf or m at ion   [5 ] ,   [19].  T his   m et ho d  is  not  secu re   en ough  a gainst  the  tradit io nal   intruders  as   so m e     Un ic od e - based ste ga nogr a phy t ec hn i qu e s  ha ve  a  high ca pa ci ty  w it h  le ss s ecur it y [ 14 ]  a nd  vice v e rsa.     2.4.   Ste gan og raphy  using  Arabic di acritic s ( H ar akat)   As  previ ously   def ine d,   the  diacrit ic s  are  extensi on   c harac te rs  us e d  op ti on al ly   at   the   top   an d  the   bo tt om   of   Ar a bic  le tt ers.   Th e  diac riti cs  sy m bo ls  are  us ed  to  dif fer e ntiat e  between   w ords  com po se d  of   t he   sam e   le tt ers  bu t  pro nounce d  diff e re ntly .  In  Ar a bic  te xt,  it   is  fo un d   that  “Fat ha”  co ve rs   alm os t  half  th e  us ed  diacrit ic s,  w hil e  al l  oth e r  diacrit ic s  cov e r  t he   oth e r  half.  F or  this  rea so n,   “ Fatha”  is  c hos en  to   hi de  the   bin a ry   value  ( 1)  an d  the  othe r  diac riti cs  are  cho se n  to  hid e  ( 0)   [12],   [20].  T his  m et ho d’s  key   disad va ntage  is  that  it   util ise so bvio us   cha ng e s a nd is easi ly   recogn i sable   by the  re ader.     2.5.   Li ngui sti c - b as ed s te ganograph y   This  te ch niqu e  is  cl assifi ed   int o  the   three   ty pes,   i nclu ding  le xi cal - base d  ste gano gr a phy ,     translat ion - bas ed  ste ga nograp hy,  an d  the  no i se - ba sed  a ppr oa ch.   Lin guist ic   ste ganogra ph y   ref er s  to  the  use   of  word   sy nonym s  to  hid e  sec ret  m essages  in  ordi nar y  la ngua g e  te xt  [ 21 ] .  T he  co ver i ng   te xt  is  ver y  nat ural   an d  ordina ry  re gardin g  the  la ngua ge  a nd   giv e s  a  reas on a ble  a ccur acy   for  the   sel ect ed  syn onym .  It  is  i m p or ta nt   to  ens ur e  t her e   is   no  rep et it ion  of  the  s am e  cov er   te xt  for  hid in g  a   m essage  beca us e  t his  would  bri ng  it   to  th e  at te ntion   of   r e ader s .  Als o,   t hi s  m et ho d  offe rs  a  lo w  capaci ty   fo r  hidden  i nfor m at ion   [ 14] ,   [21].  The  m essage  within  t ran sla ti on - based  ste ga nograp hy  m ay   be  hidden   in  e r rors,   or  noise ,   in  the  te xt,  whic h  ty pical ly   occu r s   durin g  m achin e  translat i on  ( MT).   T he   co nf i den ti al   m es sage  is   hi dd e n   by  perform i ng  the   substi tuti on   proce dure  on   the  translat ed  te xt  us in g  translat ion   dif fer e nce s  f ro m   sever al   MT  syst e m s  [1 4].   In   the    no ise - ba sed  a ppr oac h,   ty pograph ic al   an d  ab br e viati on   e rro rs  are  us e d  to  hid e  data   in  te xt,  su c h  as  e - m ai ls,   blogs,  and  for um s.  Ho we ver, t his a ppro ac h d epends  on m istak es m ade th r ough  hum an   wr i ti ng   [21].       3.   T HE   PR OPO SED   ALGO R ITHMS   The  Ar a bic  al phabet  c onta ins  28   le tt ers  with  conso na nts  di vi ded   i nto   tw o  gro ups,   nam ed  sun  le t ters   and   m oon  le t t ers   base d  on  wh et her   t hey   assim il a te   the  l et te r   lām   ( لا )   of   a  pr ece ding   def init e   arti cl e al -   ( ـلا ).  Figure  2  li sts t he  s un a nd m oo n l et te rs.           Figure  2. S un a nd  m oo n  le tt er s       The  propose d  al gorithm s  hid e  secret  bin a r y  data  into  A r abic  te xt  us i ng  the  gr am m a r  r ule  of   t he  def i nite  arti cl e   al  al ong  with   the  A ra bic  di acrit ic s  (H a rakat ).   I n  the   fir s t  al go rit hm ,  the  secret  m essage  is  hidden  i n  w or ds   be gi nn i ng   with  al -   ( ـلا )  f ollow e d  b y  a  su n  or  m oo n  le tt er.  In   th e   Un ic od e  sta ndar d,    Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
Int   J  Elec  &  C om p  En g     IS S N: 20 88 - 8708       Novel  steg anograp hy  sc he me  u si ng Ar ab ic  t ext  features i n Ho ly   Q ur an   ( H uda  K adhi m  T ayyeh )   1913   the  isolat ed   le tt er ( ا ) has t wo c od e s b e cause  it  is a r e pr e senta ti ve  le tt er.  T he first c od e  is u s ed on ly  to  save  d at a  in  the  dig it al   m edia  and   the  seco nd   is  us e d   fo r  the  c orrec t  sh ape  f or   eac h  le tt er.  This  f eat ur e  is  us e d  in  our   al gorithm s  to  ind ic at e  t he  hi ding  l ocati on  in  eac h  w ord   that  sta rts   wit h  t he   de finite   arti cl e   al -   ( ـلا ).  S o,    the secret m essage ca n  be hid den   in t he  c ove r  te xt  with ou t a ny p e rce ptible  chan ge  i n  th e  ori gin al   w ord.     3.1.   Hidi n g   p rocess   The  t wo prop ose d hidi ng alg ori thm s  are il lustrate d   in  the  f ollow in g sec ti ons.     3.1.1.  Hi din g process  for  pr oposed  A lg ori th m  1   In  this   al gorith m ,  on e  bit  is  hi dd e n  us i ng  th e  isolat ed   le tt er  ( ا )  in   any   w ord   be gi nn i ng  with  al -   ( ـلا )  fo ll owe d by a s un or m oon  le tt er.  T he f ollow i ng alg or it hm  1   ou tl ine t he  hid i ng   pr ocess         3.1.2.  Hi din g process  for  pr oposed  A lg ori th m  2   W it h  this  al gorithm ,  the  e m b edd i ng   ca pacit y  is  increased   by  hid in g  tw o  bits  in  each  word.  So,  a  secret  m essage   is  hidde n   in   t he   co ver  te xt  by  us in g  the   is olate d   le tt er  “ ا ”  in   s un  or  m oon  le tt er  w ords   an d  include s  diacrit ic s w it hout a ny  p e rcep ti ble c ha ng e  in  t he ori gin al   wor d.         3.2.   Ex tra c tio n p r ocess   A  se pa rate  al gorithm   is  utilised   to  e xtract   the   hi dd e n  m essage  ge nerat ed  from   Algorithm   1  or  A lg or it hm  2 .     3.2.1.   Ex tra c t ion  fro m  A l gori th m  1   The  fo ll owin g  al gorithm   sh ow s   ho w  to  e xtract  a  hidde n  m essage   fro m   s te go - te xt   gen e rated   by   A lg or it hm  1 .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                          IS S N :   2088 - 8708   In t J  Elec  &  C om p  En g,   V ol.  9 , N o.   3 ,  June   2019  :   1910  -   1918   1914       3.2.2.   Ex tra c t ion  fro m  A l gori th m  2   The  fo ll owin g  al gorithm   sh ow s   ho w  to  e xtract  a  hidde n  m essage   fro m   s te go - te xt  gen e rated   by   Algorithm  2 .           4.   E X PERI MEN TAL   RES UL TS   First,  this   sec ti on   furthe r  e xp la in s  the   two  pr opos e d  al gorithm s  thro ug h  e xam ples.  T hen,  t he   perform ance o f  the algorit hm s  is exam ined  ba sed  on thei r  e m bed din g rati o fact or.  I n  the  pro po se d  al go r it h m s,  the  secret  m ess age  is  hidde n  in  A rab ic   te xts  us in g  the   Ho ly   Quran   s urahs  as  cov e r.   T he  diacrit ic s  in  th e  Ho ly   Qura n  s ur a hs  a re c om pu lsory  resu lt in g  in  lar ge  c ov e r fil e size .     4.1.   Ex peri ment 1   Fo r   the   first  ex per im ent,  we  use d  t he  c ov e r  m edia  of  S ur at   Al - Fati ha   (i n  plain  te xt)  to   hi de  the   secre t   cod e  ‘0 01110 ’ wit hin  t his  Ar a bic text  fo ll owi ng A l gorithm  1 , w hich ge nerat es:       ِ م ي ِ ح ه ر ل ا   ِ ن   م ْ ح ه ر ل ا   ِ ه   ِ م ْ س ِ ب     ( 1)  (     ن ي ِ م   ل ا   ع ْ ل ا   ِ   ب   ر   ِ ه ِ   ُ د ْ م   ح ْ ل ا 2 (   ِ م ي ِ ح ه ر ل ا   ِ ن   م ْ ح ه ر ل ا   ) 3 (   ِ ن ي ِ   د ل ا   ِ م ْ و   ي   ِ ك ِ ل ا   م   ) 4 (   ُ ن ي ِ ع   ت ْ س   ن     ك ا ه ي ِ إ   و   ُ د ُ ب ْ ع   ن     ك ا ه ي ِ إ   ) 5  ) (     م ي ِ ق   ت ْ س ُ م ْ ل ا     ط ا   ر ِ   ص ل ا   ا   ن ِ د ْ ه ا 6     ط ا   ر ِ ص   ) (     ن ي ِ   ل ا ه ض ل ا       و   ْ م ِ ه ْ ي   ل   ع   ِ ب و ُ ض ْ غ   م ْ ل ا   ِ ر ْ ي   غ   ْ م ِ ه ْ ي   ل   ع     ت ْ م   ع ْ ن   أ     ن ي ِ ذ ه ل ا 7 (     Accor ding  to  t he  hi ding   pr oc ess  of   Al gorith m   1,   we  sea rc h  f or   t he  m oo n  le tt er  w ords  in  the  co ve r  te xt  to  hid e  bit  0.   To  hi de  1,   we  searc h  f or   a  su n  le tt er  word   in  the  c ov e r   te xt  and   cha nge  the  co de  of  isolat ed   le tt er  “ ا ”  to  m ark   the  hi di ng   of   bit  1 .   Figure  3  dem on st rates  how   to  hid e  ‘00 1110 ’  in  A ra bic  te xt     ( Surat   Al - Fati ha ).   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
Int   J  Elec  &  C om p  En g     IS S N: 20 88 - 8708       Novel  steg anograp hy  sc he me  u si ng Ar ab ic  t ext  features i n Ho ly   Q ur an   ( H uda  K adhi m  T ayyeh )   1915   Cov e r  te xt   (1)  َ   ن ي   م   ل ا   ع   ل ا َ     ب   ر َ   ه   َ   د   م   ح   ل ا َ ( 2 ( َ   م ي   ح ه ر ل ا َ   ن   م   ح ه ر ل ا َ ) 3 ( َ   ن ي     د ل ا َ   م   و   ي َ   ك   ل ا   م َ ) 4 ( َ   ن ي   ع   ت   س   ن َ   ك ا ه ي   إ   و َ   د   ب   ع   ن َ   ك ا ه ي   إ َ ) 5 َ ا   ن   د   ه ا َ ) ( َ   م ي   ق   ت   س   م   ل ا َ   ط ا   ر     ص ل ا 6 ( َ   ن ي     ل ا ه ض ل ا َ     و َ   م   ه   ي   ل   ع َ   ب و   ض   غ   م   ل ا َ   ر   ي   غ َ   م   ه   ي   ل   ع َ   ت   م   ع   ن   أ َ   ن ي   ذ ه ل ا َ   ط ا   ر   ص َ ) 7 (     Sun/m oo n  le tt er w ord s   َ     ل ا ه ض ل ا ني   َ   ب و   ض   غ   م   ل ا   ا ي   ق   ت   س   م   ل َ   م   َ   ط ا   ر     ص ل ا   ا َ   ن ي     د ل   ا َ   م ي   ح ه ر ل   ا َ   ن   م   ح ه ر ل   ا َ   ن ي   م   ل ا   ع   ل   ا َ   د   م   ح   ل   The  c ha ng e d  words                     Hidden  b it s       0     1   1   1   0   0   Stego - te xt   (1)  ( َ   ن ي   م   ل ا   ع   ل ا َ     ب   ر َ   ه   َ   د   م   ح   ل ا 2 َ   ن   م   ح ه ر ل ا َ ) َ ( َ   م ي   ح ه ر ل ا 3 ( َ   ن ي     د ل ا َ   م   و   ي َ   ك   ل ا   م َ ) 4 ( َ   ن ي   ع   ت   س   ن َ   ك ا ه ي   إ   و َ   د   ب   ع   ن َ   ك ا ه ي   إ َ ) 5 َ ا   ن   د   ه ا َ ) ( َ   م ي   ق   ت   س   م   ل ا َ   ط ا   ر     ص ل ا 6 ( َ   ن ي     ل ا ه ض ل ا َ     و َ   م   ه   ي   ل   ع َ   ب و   ض   غ   م   ل ا َ   ر   ي   غ َ   م   ه   ي   ل   ع َ   ت   م   ع   ن   أ َ   ن ي   ذ ه ل ا َ   ط ا   ر   ص َ ) 7 (       Figure  3 .   The hi din g   pr ocess f or   the sec ret m essage  ‘ 001110’  in  t he Ara bic text  w he re me ans   t he Un ic ode  of  le tt er “ ا ” is cha ng e d  a nd m eans   the  w ord  is  not u sed       To  ext ract  the  hidden  m essag e  fr om   the  ste go - te xt  pro du ce d  from   the  pr e vious  exam ple,  we  perf or m   the  f ollo wing:The  first  w ord  in  the   ste go - te xt  is  ide ntifie d  that  sta rts   wit h  al -   ( ـ لا )   fo ll owed   by   a  s un  or  m oon  le tt er  in  w hich   the   co de   of  t he   le tt er  ( ا ) is  c ha ng e d   (i.e .,  the   w ord   “   ُ د ْ م   ح ْ ل ا ”  ha s  a  m oon  le tt er ).  S o,  this   de fines   a  bit  0,   w hich  in it ia te s  the  extr act ing   strin g  w it h  a  0.   This  pr ocess  is  rep eat ed   unti l  the  entire  secret  m essage  is  extracte d . F i gure  4 dem on stra te s how to e xtr act  a secret m essage  from   ste go - te xt.       Stego - te xt   (1)  َ   ه   َ   د   م   ح   ل ا ( َ   ن ي   م   ل ا   ع   ل ا َ     ب   ر 2 ( َ   م ي   ح ه ر ل ا َ   ن   م   ح ه ر ل ا َ ) 3 ( َ   ن ي     د ل ا َ   م   و   ي َ   ك   ل ا   م َ ) 4 ( َ   ن ي   ع   ت   س   ن َ   ك ا ه ي   إ   و َ   د   ب   ع   ن َ   ك ا ه ي   إ َ ) 5 َ ا   ن   د   ه ا َ ) ( َ   م ي   ق   ت   س   م   ل ا َ   ط ا   ر     ص ل ا 6 ( َ   ن ي     ل ا ه ض ل ا َ     و َ   م   ه   ي   ل   ع َ   ب و   ض   غ   م   ل ا َ   ر   ي   غ َ   م   ه   ي   ل   ع َ   ت   م   ع   ن   أ َ   ن ي   ذ ه ل ا َ   ط ا   ر   ص َ ) 7 (     Sun/m oo n  le tt er w ord s   ن ي     ل ا ه ض ل ا   َ   ب و   ض   غ   م   ل ا   ا ي   ق   ت   س   م   ل َ   م   َ   ط ا   ر     ص ل ا   ا َ   ن ي     د ل   ا َ   م ي   ح ه ر ل   ا َ   ن   م   ح ه ر ل   ا َ   ن ي   م   ل ا   ع   ل   ا َ   د   م   ح   ل   The  c ha ng e d  words                     Hidden  b it s       0     1   1   1   0   0   Secret  m essage     001110     Figure  4 .   The  e xtracti on  proce ss of a se cret  m essage fro m   ste go - te xt  wh e re m eans   the  U nico de of  let te r  “ ا ”  was  c ha ng e d  a nd m eans   the  word  wa s  no t  use d       4.2.   Ex peri ment 2   The  sam e  Ar abic  te xt  cov e r   m edia  ( Su rat   Al - Fati ha )   is   us ed   to  hid e   the  secret  co de  ‘ 001110 ’   f ollo wing  Algo rithm  2  r es ulti ng in:       ِ م ي ِ ح ه ر ل ا   ِ ن   م ْ ح ه ر ل ا   ِ ه   ِ م ْ س ِ ب   (1)  (     ن ي ِ م   ل ا   ع ْ ل ا   ِ   ب   ر   ِ ه ِ   ُ د ْ م   ح ْ ل ا 2 (   ِ م ي ِ ح ه ر ل ا   ِ ن   م ْ ح ه ر ل ا   ) 3 (   ِ ن ي ِ   د ل ا   ِ م ْ و   ي   ِ ك ِ ل ا   م   ) 4 (   ُ ن ي ِ ع   ت ْ س   ن     ك ا ه ي ِ إ   و   ُ د ُ ب ْ ع   ن     ك ا ه ي ِ إ   ) 5     م ي ِ ق   ت ْ س ُ م ْ ل ا     ط ا   ر ِ   ص ل ا   ا   ن ِ د ْ ه ا   )   ( 6     ط ا   ر ِ ص   ) (     ن ي ِ   ل ا ه ض ل ا       و   ْ م ِ ه ْ ي   ل   ع   ِ ب و ُ ض ْ غ   م ْ ل ا   ِ ر ْ ي   غ   ْ م ِ ه ْ ي   ل   ع     ت ْ م   ع ْ ن   أ     ن ي ِ ذ ه ل ا 7 (     Accor ding  to  this  hid i ng   proc ess,  we  sea rch  the  cover  f or  the  first  m oo n  le tt er  wo r d  c onta inin g  th e   diacrit ic   ‘‘Fat ha ”  an d  c hange   the  c od e   on  t he  le tt er  a fter  ( لا ). I n  this  c as e,  the  w ord  “   ُ د ْ م   ح ْ ل ا ”  sat isfie s  t he  tw o  conditi ons,   s o  we  can   c hange   the   c od e   of  t he   isolat ed   le tt er  “ ا ”  to   m ark   t he   hi ding  of  bi t  00.T o  hid e   11,   w e   search   f or  the  nex t  sun  le tt er  word  c on ta ini ng  the   diac riti c  ‘‘ Fat ha ”  on  the   le tt er  after  ( لا )  to   cha nge  it s  cod e .   In   t his  case,  t he  w ord  “   ِ ن   م ْ ح ه ر ل ا ”  has  the  s un   le tt er  “ ر ”  an d  diacrit ic   ‘‘ Fat ha, ”  s o  we  ch ang e  t he  c od e  of   t he  isolat ed  le tt er  “ ا .”  The  la st  t wo  bits  10  are   hidde n  in  t he  word  “   ِ ن ي ِ   د ل ا ”  since  it   co ntains   t he  s un  le tt er  “ د ”  an d  diacrit ic   “Kas r ah. ”    Fig ur e  5  dem on strat es   how  t o  hid e  ‘00 1110’  i n  A rab ic   te xt  ( S urat   Al - Fati ha )  us in g  A lg or it hm  2 .           Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                          IS S N :   2088 - 8708   In t J  Elec  &  C om p  En g,   V ol.  9 , N o.   3 ,  June   2019  :   1910  -   1918   1916   Cov e r  te xt   (1)  ( َ   ن ي   م   ل ا   ع   ل ا َ     ب   ر َ   ه   َ   د   م   ح   ل ا 2 ( َ   م ي   ح ه ر ل ا َ   ن   م   ح ه ر ل ا َ ) 3 ( َ   ن ي     د ل ا َ   م   و   ي َ   ك   ل ا   م َ ) 4 َ) ( َ   ن ي   ع   ت   س   ن َ   ك ا ه ي   إ   و َ   د   ب   ع   ن َ   ك ا ه ي   إ 5 َ ا   ن   د   ه ا َ ) ( َ   م ي   ق   ت   س   م   ل ا َ   ط ا   ر     ص ل ا 6 ( َ   ن ي     ل ا ه ض ل ا َ     و َ   م   ه   ي   ل   ع َ   ب و   ض   غ   م   ل ا َ   ر   ي   غ َ   م   ه   ي   ل   ع َ   ت   م   ع   ن   أ َ   ن ي   ذ ه ل ا َ   ط ا   ر   ص َ ) 7 (     Sun/m oo n  le tt er w ord s   ن ي     ل ا ه ض ل ا   َ   ب و   ض   غ   م   ل ا   ا ي   ق   ت   س   م   ل َ   م   َ   ط ا   ر     ص ل ا   ا َ     د ل َ   ن ي   َ   م ي   ح ه ر ل ا   ا َ   ن   م   ح ه ر ل   َ   ن ي   م   ل ا   ع   ل ا   ا َ   د   م   ح   ل   The  c ha ng e d  words                     Hidden  b it s           10     11     00   Stego - te xt   (1)  ( َ   ن ي   م   ل ا   ع   ل ا َ     ب   ر َ   ه   َ   د   م   ح   ل ا 2 ( َ   م ي   ح ه ر ل ا َ   ن   م   ح ه ر ل ا َ ) 3 ( َ   ن ي     د ل ا َ   م   و   ي َ   ك   ل ا   م َ ) 4 َ   د   ب   ع   ن َ   ك ا ه ي   إ َ ) ( َ   ن ي   ع   ت   س   ن َ   ك ا ه ي   إ   و 5 َ ا   ن   د   ه ا َ ) ( َ   م ي   ق   ت   س   م   ل ا َ   ط ا   ر     ص ل ا 6 ( َ   ن ي     ل ا ه ض ل ا َ     و َ   م   ه   ي   ل   ع َ   ب و   ض   غ   م   ل ا َ   ر   ي   غ َ   م   ه   ي   ل   ع َ   ت   م   ع   ن   أ َ   ن ي   ذ ه ل ا َ   ط ا   ر   ص َ ) 7 (       Figure  5 .   The   hid in g   proces s  for  the  secret  m essage ‘0 01110’ i n Ar a bic text  w he re m ea ns   t hat  the  U nicod e  of  le tt er “ ا ” is cha ng e d  a nd m eans   the  w ord  was  not use d       The  fo ll owin g  is  pe rfor m ed  to  ext ract  the  hidden   m essage  from   the  ste go - te xt  pro du c ed  f r om   this  exam ple: W e id entify  the f i rst  word in the   ste go - te xt starti ng  w it h  al -   ( ـ لا )   f ol lowed b y a  s un or m oo n l et te r  an d  the  co de  of  the   le tt er  ( ا ) was   c hange d .  If  f ound,  c heck  the  diacrit ic   on  the   le tt er.  Since  t he  word  “   ُ د ْ م   ح ْ ل ا ”  has  a   m oo n  le tt er,  t he  c od e   of   le t te r  ( ا ) was  c ha ng e d ,   an d  the  diacrit ic   is  ‘ ‘Fa tha,”  we  e xtr act   two  bits  00 .  This   process  is  re pe at ed   unti l  the  e ntire  sec ret  m e ssage  is  e xtract ed .  Fig ur e  6  de m on strat es  ho w  to  e xtract  a   secret   m essage fro m   ste go - te xt  util isi ng   this a ppr oa ch.       Stego - te xt   (1)  ( َ   ن ي   م   ل ا   ع   ل ا َ     ب   ر َ   ه   َ   د   م   ح   ل ا 2 ( َ   م ي   ح ه ر ل ا َ   ن   م   ح ه ر ل ا َ ) 3 َ) ( َ   ن ي     د ل ا َ   م   و   ي َ   ك   ل ا   م 4 ( َ   ن ي   ع   ت   س   ن َ   ك ا ه ي   إ   و َ   د   ب   ع   ن َ   ك ا ه ي   إ َ ) 5 َ ا   ن   د   ه ا َ ) ( َ   م ي   ق   ت   س   م   ل ا َ   ط ا   ر     ص ل ا 6 ( َ   ن ي     ل ا ه ض ل ا َ     و َ   م   ه   ي   ل   ع َ   ب و   ض   غ   م   ل ا َ   ر   ي   غ َ   م   ه   ي   ل   ع َ   ت   م   ع   ن   أ َ   ن ي   ذ ه ل ا َ   ط ا   ر   ص َ ) 7 (     Sun/m oo n  le tt er  words   ن ي     ل ا ه ض ل ا   و   ض   غ   م   ل ا َ   ب   ا ي   ق   ت   س   م   ل َ   م   َ   ط ا   ر     ص ل ا   ا َ   ن ي     د ل   ا َ   م ي   ح ه ر ل   ا َ   ن   م   ح ه ر ل   ا َ   ن ي   م   ل ا   ع   ل   ا َ   د   م   ح   ل   The  c ha ng e d  words                     Hidden  b it s           10     11     00   Secret m essage   001110     Figure  6 .   The  e xtracti on  proce ss for a sec ret  m essage fro m   ste go - te xt  wh e re m eans   that t he Un ic od e  of  le tt er  “ ا ” w as c hange d  a nd m eans   th e wor d  was n ot u se d       4.3.   Res ults  and  Analysis   The  goal s  of  a  good   ste ga no grap hic  sc hem e  are   hi gh  em bed di ng  payl oa d  and  hi gh  im pe rcep ti bili ty .   Tom easur e   the   pe rfor m ance   of  the  pro pose d  al go rithm s ,  s eve n  Ar a bic  t ext  file s  (Holy   Q ur a n  s urahs )   we re  sel ect ed   for  co m pu ti ng   i m per cepti bili ty   and   payl oad .  The  f il e  siz e   of   the  Ho ly   Q ur a n  surah  is  la rg e   be cause   the  Ar a bic  te xt su ra h  incl ud es  diacrit ic s  and   m any  sp eci al   char act er s.  T hes e  char act er s  ar e  com pu lsor y,  and   it   is  no t  acce p ta bl e   to  ad d,   c ha nge  or   delet e  an y  char act er .  S o,   m os t  ste ga nogra ph y  m et hods ,  s uc h  as  sh i fting  po i nts,  Kas hida - base d,   a nd   li nguisti c - ba sed  ste gano gr a ph y are  not  app li ed   to  the  Ho ly   Q ur a n  A rab ic   te xt.   The   pro po se d  al gor it h m s  eff ect ive ly   counter  visu al   at ta ck  bec ause  they   do  no t  raise  any  doubt  from   app are nt   changes  i n  the  te xt.  This   is  not  the  case  for  ot her   f orm at - based   al gorithm s  that  m od ify   th e  te xt   to  hid e  s ecret  inf or m at ion . T he hidin g  ca pa ci ty  o f  the  alg ori thm s  is cal culat ed   f or eval ua ti on   us in g  t he  f or m ula:     hid in g  ca pacit y = bit s  of secre t  m essage/bit s  of  ste go - te xt                                                    (1)     Table   1  sho w s  the  com pu te d  res ults  f o r   the  hi ding  ca pa ci ty   of   the  pro posed  al gori thm s,  wh ic h  su ggest  t he  ca pa ci ty   fo r  t he  m et hods  is a de quat e.             Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
Int   J  Elec  &  C om p  En g     IS S N: 20 88 - 8708       Novel  steg anograp hy  sc he me  u si ng Ar ab ic  t ext  features i n Ho ly   Q ur an   ( H uda  K adhi m  T ayyeh )   1917   Table   1 .   T he   C om pu te d  E m bed di ng  Ra ti os                       Be cause  the  pro po se d  a ppr oach   is  a  hy br i d  betwee n  diacrit ic s ,  gra m m ar  ru le s,  and   Un ic ode  a ppr oach es  t he refor e ,  it   is  diff ic ult  to  com par e  it   with  sim il ar  appro ac hes .   The  sec ond  pro posed  al gorithm   is   com par ed  to  two  diacrit ic s  appr oach es .  Ta ble   2  sho ws  th e  aver a ge  capa ci ty   of   the  two  appro ac hes  us ing   the  data  set   pu bli sh e d  in  [12].  Fo r  h ara kat   a ppr oach   [ 22] ,  the  aver a ge  c apacit yi s  3. 27   wh ere  it   is  6.4  for     d ia crit ic s - ba se d  ap proac h  [12 ] .  The  re su lt s  s how  that  t he  a ver a ge  ca pacit y  of   pro po se d  appr oach   is  m or e  t han  h ara kat   a ppro a ch   [ 22]   an d  le ss  tha n  d ia c riti cs - base d  a ppr oach  [ 12 ] .  Ac cordin g  to   im per ce ptibil it y ,  al l  the  diacrit ic s  ap proach e s  ha ve  l ow   im per cepti bili ty   du e  to  the  cha nge  of   co ver   file s.   No ti ce  that  t he   two  al gorithm s p re sented  h e r e   ha ve hig h  im per cepti bili ty   and  a re   desig ned f or r el igio us   docu m ents as cove r .       Table   2.   C om par iso n  b et wee n   Diacrit ic s   M et hods   Ap p roach   Av erage Cap acit y   %   I m p er cept ib ility   Evalu atio n   Hara k at app roach   3 .27   Low   -   The  ap p roach   attr acts  th e  atten tio n   o f   th e  reader  b ecaus e the d iacrit ics are  ins erted to  t h e cov er.   -   It  is n o t su i tab le   f o r  religio u s d o cu m e n ts as co v er.   Hig h  Cap acity  D ia critics - b ased   Metho d    Fo r  Inf o rm a tio n   Hid in g  in Arabic T ex t   6 .4   Low   -   So m e  Diac ritics  a re  d eleted  f ro m   t h e  co v er  to   h id e 0.   -   The app roach   raise s th e attentio n  of  the rea d er .   -   It  is n o t su i tab le   f o r  religio u s d o cu m e n ts as co v er.       5.   CONCL US I O N   AND  F UT U RE W ORK    This  pa per   pr e sents  a  novel  ste gano gr a ph y   schem e  us eful   fo r  Ar a bic  la ngua ge  el ect ronic  wr it in g.   The  pro pose d  al gorithm s  are  new   because   they   are  the  fir st  to  us e  Ho ly   Qura n  su ra h' s  as  cov e r  m edia   al on g  with  com bin in g  Ar a bic  gram m ar,  diacrit ic s,  and   U nico de   ru le s  to  hi de  s ecret  inform at i on.  The refor e ,   this   m et ho d  is  robu st wit h  a  v e ry low p os si bili ty   of d eci ph e rin g.    The  e xperim ental  r esults  of  t he  algorit hm s de m on strat e t he follo wing:   1.   The  in form at i on   is  hidden   with  m ini m u m  changes  in  t he   cov e r  te xt,  s o  the  per ce ptua l  transp a re nc y  is  sat isfie d.   2.   The  pr opos e d  al gorithm s  are  robust  against   tradit ion al   at ta ck  since  th e  secret  m essage  is  hid de n  in  t he   cov e r  te xt u si ng m ini m u m  ch ang e s a nd in di ff e ren t  posit ions.    3.   The hidi ng proc ess u s es  diacr it ic s w it hout a dd i ng,  s hiftin g or delet in g  the m .   4.   The pr opose d  m et ho ds d o n ot  n eed  the  co ve r  file  to  ex t ract t he  m essage.      5.   The  pro po se d  m et ho ds   do  not  change  t he  c ov e r  file   siz e  and  do  no t  requ ire  the  a vaila bi li ty   of   a  sp eci f ic   font.   6.   The  ca pacit y r at ios for t he pr opos e d  al gorit hm s ar e not ve ry h i gh due t o  t he  ty pe o f  the   cov e r.       REFERE NCE S   [1]   E .   A .   Abbood,  e t  al . ,   “ Te xt  in  I m age   Hiding  using  Deve lope d      LSB  and    Random  Method , ”  Inter nati onal  Journ al   of  E le c tric al   and   Computer  Eng i nee ring ( IJE C E) ,  v ol /i ss ue:   8 ( 4 ) ,  pp.   2091 - 2097 ,  2018.   [2]   R .   Din,   et   a l . ,   “ A  Com par at ive   Review  on  D at a  Hid ing  Sch emes, ”  Int ernational  Journal  of   El e ct rica l  and   Computer  Engi n ee ring ( IJE C E) ,  v ol /i ss ue:   11 ( 2 ) ,   pp.   768 - 774 ,  20 18.   [3]   R .  S .   Sabri,   e t  al . ,   “ Anal y sis  Revi ew  on  Perfor m anc e  Metrics  for  Ext racti on  Sc hemes  in  Te xt  Stega nogra ph y , ”  Inte rnational   Jo urnal  of El e ct ri c al  and  Comput er  Engi n ee ring   ( IJE CE) ,  v ol / issue:   11 ( 2 ) ,   pp .   761 - 7 67 ,  2018 .   [4]   N.  Provos  and  P.  Hone y m an,   “ Hide  and  Seek:  An  Introduc ti on  to  Stega nogra ph y , ”  IEEE  Secur it y  &   Priv acy,     pp.   32 - 44 ,   200 3.   [5]   Shahre za   M .  S .   and   Shahre z a  M .  H . ,   “ An  improved  ver sion  of  Persian/ Arabi c  te x t  stega nogr aph y   using  ‘‘L a ”   word, ”  Proce ed i ngs of   IE EE 6t h  nati onal conf ere nce   on   t el e communic ati on   t ec hno logi es ,   pp.   372 – 6 ,  2008 .   [6]   R.   Chandr amouli  and  N.   Mem on,   ‘ Anal y sis  of  LSB  base d  ima ge  stega nog rap h y   te chn ique s, ”   P roce edi ngs  of   th e   Inte rnational   Co nfe renc eon  Imag e  Proc essing ,   v o l.   3 ,   pp .   1019 – 10 22 ,  2001 .   Filen a m e   Co v er  size   in  kb   Alg o rith m  1   Cap acity   (bit )   Cap acity   ratio (b/k B)   Alg o rith m  2   capacity   Cap acity   ratio (b/k B)   AlFatih ah   2 .5   11   4 .4   22   8 .8   AlBaq arah   4 3 7 .6   853   1 .94   1670   3 .8   Al'I m r an   2 5 1 .5   546   2 .17   1092   4 .3   'An Nisa   2 6 9 .5   505   1 .87   1010   3 .74   AlMa'idah   2 0 1 .7   424   2 .1   848   4 .2   AlAn 'a m   2 1 5 .7   343   1 .59   686   3 .18   Yu su f   2 4 2 .3   367   1 .51   734   3 .02     Total Av erage  Cap acity   =  2 .23   Total Av erage  Cap acity   =  4 .43   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                          IS S N :   2088 - 8708   In t J  Elec  &  C om p  En g,   V ol.  9 , N o.   3 ,  June   2019  :   1910  -   1918   1918   [7]   G.  Doërra nd   a nd  J.   L.   Duge lay ,   “ A  Guide   Tour  of  Video  W at ermarki ng, ”  Signa l  Proce ss ing:  Image   Comm unic ati on ,   v ol /i ss ue:   18 ( 4 ) ,   pp.   263 - 282,   20 03.   [8]   K.  Gopala n,   “ Audio  stega nogr a ph y   using  bit   m odifi c at ion , ”  Pr oce ed ings  of  the  IEE E  Int ernati o nal  Confe renc e  on  Ac ousti cs,   Sp ee c h,   and   Signal P r oce ss ing,   ( ICAS SP  '03) ,   v ol .   2 ,   p p.   421 - 424 ,  200 3.   [9]   M.  H .   S .  Shahre za   and   M .   S .  Shahre z a,   “ A  New  Approac h  to  Per sian/ Arabi c  Te x t   Stega nogra ph y , ”  5th  IEEE/A CI S   Inte rnational   Co nfe renc e  on   Co mputer  and  Info rm ati on  Scienc e ( ICISCOMSAR  06) ,   pp.   310 -   31 5 ,  2006 .   [10]   W .   Bende r ,   et al . ,  “ Te chni qu es  f or  data  h idi ng, ”  IBM   Syst ems J o urnal ,  v ol /i ss ue:   35 ( 4 ) ,  pp .   313 - 3 36,   1996 .   [11]   O .  Amm ar,   et   al . ,   “ Stega nogr aph y   b y   m ult ipo int   Arabi c  l et t ers, ”   Syste ms ,   applica ti ons  and  te chno logy   conference   ( LISAT ) ,   pp.   1 – 7 ,  2012 .   [12]   B .   M .   La hce n   a nd   Y .   M .   Bac hir ,   “ High  ca pac i t y   diacri t ic s - base d  m et hod  for  in form at ion  hidi n g  in  Arabi c  te xt , ”   Inte rnational   co nfe renc e  on   inno vat ions  in  in formation  t ec hnolo gy,   pp .   433 - 436 ,  2011.   [13]   A.   F.  Al - Az awi  and  M .   A.  Fadh il ,   “ Arabi c  Te x t   Stega nogr aph y   using  Kashida  E xte nsions  with   Huffm an  Code, ”  Journal  of   Appli ed  Sc ie n ce s,   vol. 10,   pp.   436 - 439 ,   2010 .   [14]   A.   A.  Moham ed ,   “ An  improved  al gori thm  for  i nform at ion  hiding  base d  on  fe a ture s  of  Arabi c  te xt:  A  Unicode  appr oac h , ”  Eg yp ti an  In formatic s  Journal,   v ol /i ss u e:   15 ( 2 ),   pp .   79 – 87,   2014 .   [15]   ISTIZADA ,   “ C om ple te   Li st  of  Arabi c  Speak in g  count rie s  201 7, ”  Avai la bl e:   h tt p://istizada. co m/comple t e - li st - of - arabic - speak ing - count ries ,   2018.   [16]   A.  G.  Ch ej n e,  “ The   Arab ic Lan guage :   i ts Ro le i n  Histor y , ”  Univ ersity   of   Minnes ota   Press ,   Minne apol is ,   1969.   [17]   F.  Al - Haida ri,   e t   al . ,  “ Im proving  sec urity   and  capac i t y   for  Arabi c  te xt  stega nogr aph y   using  ' K ashida'   ext ensions , ”  Proc.   AICCS A  2 009  -   The  7th  A CS/IE EE  Inte rn ati onal  Conf ere nce   on  Compute r  Syste ms   and  Appl ic at ions ,   Rab at,   Morocc o,   pp.   39 6 - 399 ,  2009 .   [18]   Al - Naz er  A .   a nd   G .   Adnan ,   “ Expl oit   Kashi da  addi ng   to  Arabi c  e - te x t  f or  high  c a pa ci t y   st ega nogr aph y , ”  Proce ed ings  of  the   th ird  int ern ati onal  conf ere n ce   on  n et work  and  system  sec u rity   NSS  ’09 ,   IE EE ,   pp .   447 – 51 ,  2009.   [19]   Shiral i   S .   M .   an d   S .  S .   S.  Persia n,   “ Arabi c  Unic ode  te xt  st ega no gra ph y , ”   The  fo urth  int ernati on al  conf er enc e  o n  inf orm ati on  ass urance   and  s ec uri ty ,   IE EE ,   pp.   62 – 6 ,  2008 .   [20]   Aabe d  M .  A . ,  et   al . ,   “ Arabi c  diac rit ic s ba s ed  steg anogr aph y , ”   Pro ce ed ings o f  the   i nte rnational   con fe renc e  on  signa l   proce ss ing  and  c omm unic ati ons,   pp. 756 – 9 ,  2007.   [21]   Li steg a   D .   A . ,  “ Li st - base d  st eganog rap h y   m et ho dolog y , ”   In te rna ti onal  Journal  o f  Information  Se curit y ,   v ol / i s s u e :   8 ( 4 ) ,   pp .   2 4 7 – 2 6 1 ,   2009.   [22]   M.  Aabe d,   et   al . ,   “ Arabi c  dia c ritics  base d  stega n ogra ph y , ”  Signa l  Proce ss ing  and  Comm unic ati ons,  2007.   ICSP C   2007.   IE EE Int e rnational   Conf ere nce ,   pp .   756 - 75 9 ,  2007 .       BIOGR AP HI ES OF  A UTH ORS          Dr.   Hud a  Kadh im  Tayyeh  PhD   in  computer   Sci enc e  and  Inform at ion  S y s te m s  from   Univer sit y   of  Te chno log y ,   Baghda d ,  Ir aq.   Hea d  of Inform a ti cs  S y st ems   M ana gement  (IS M)   Depa rt m ent ,  Coll ege  of  Busi ness  Inform at ics / Univer sit y   of  Inform at ion  T echnolog y   &  Co m m unic at ions .   Instruc tor  in  I nform at ic s  S y st ems   Mana gement  (ISM )   Depa rtment ,  Coll ege  of  Busine s s   Inform at ic s   (BI C) ,  Univer si t y   of   Inform at ion   Tec hnolog y   &   Com m unic at ions   (U OITC).         Mohamme d  Salih  Mahdi   MS c  in  a  s ec uri t y   of   cl oud  computin g  in  2012   from   Univer sit y   of  Te chno log y ,   B a ghdad ,  Ir aq.   Inst ruc tor  in  Busin e ss   Inform at ion  Te chno log y   (BI T)  Depa rtmen t ,  Coll ege  of  B usiness  Inform at i cs   (BIC) ,  Univer sit y   of   Inform at ion  Te chno log y   &   Com m unic at ions   (UO ITC).       Dr.   Ah me d  Sab ah  Ah me d  A L - Jumaili   PhD   in  computer   Sc ie nc e  and  Infor m at ion  S y st ems   from   Univer sit y   of  Technol og y ,   Baghd ad ,  Ir aq .   Hea d   of  Qual ity   As suranc e  a nd  Univer si t y   Perform anc e  at   Business  Inform at i cs  Coll eg e   (B IC) ,  Univer sit y   of  Inform at ion  Te chno log y   &  Co m m unic at ions   (UO ITC).   Inst ruc tor  in  Busine ss   Infor m at ion  Te chno log y   (BI T)  Depa rtment ,  Coll ege  of  B usiness  Inform at i cs   (BIC) ,  Univer sit y   of   Inform at ion  Te chno log y   &   Com m unic at ions   (UO ITC).       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.