🕵️ Deep Steganography Projesi
Bu proje, Derin Öğrenme (Deep Learning) tekniklerini kullanarak bir resmin içine başka bir resmi veya metni gizleyen ve daha sonra bu gizli veriyi geri çıkaran profesyonel bir uygulamadır.
Geleneksel steganografi yöntemlerinin aksine, bu proje 3 aşamalı bir Konvolüsyonel Sinir Ağı (CNN) kullanır. Bu sayede gizleme işlemi piksel seviyesinde çok daha karmaşık ve tespit edilmesi zor bir şekilde gerçekleşir.
🚀 Özellikler
- Gelişmiş Mimari: Prep, Hiding ve Reveal olmak üzere 3 özel ağdan oluşur.
- Otomatik Veri Seti: İnternetten eğitim için gerekli resimleri otomatik indirir.
- Özel Test Modu: Kendi resimlerinizi (kapak.jpg, gizli.jpg) veya metinlerinizi (gizli.txt) kolayca saklayabilirsiniz.
- Metin-Resim Dönüşümü: Yazılarınızı otomatik olarak resme çevirip saklar.
- Profesyonel Kod: OOP (Nesne Yönelimli Programlama) ve Clean Code prensiplerine uygun yazılmıştır.
🛠️ Kurulum
Projeyi çalıştırmak için Python yüklü olmalıdır. Gerekli kütüphaneleri kurmak için terminale şu komutu yazın:
pip install tensorflow numpy matplotlib pillow requests
▶️ Kullanım
1. Standart Çalıştırma
Sadece aşağıdaki komutu yazın. Program otomatik olarak örnek resimler indirecek, modeli eğitecek ve bir demo yapacaktır.
python main.py
2. Kendi Resimlerinizi Saklama
Projenin olduğu klasöre (veya resimler klasörüne) şu dosyaları koyarsanız program otomatik olarak bunları kullanır:
- kapak.jpg: İçine gizleme yapılacak ana resim.
- gizli.jpg: Saklanacak olan gizli resim.
- gizli.txt: Saklanacak olan gizli metin (Eğer resim yoksa bu kullanılır).
Örnek:
- Güzel bir manzara resmini kapak.jpg olarak kaydet.
- Saklamak istediğin şifreyi gizli.txt içine yaz.
- python main.py çalıştır.
- Sonuç ozel_sonuc_metin.png dosyasında belirecektir!
🧠 Nasıl Çalışır? (Teknik Detay)
Sistem 3 ana bileşenden oluşur:
- Prep Network: Gizli resmi (Secret) alır ve özelliklerini çıkararak saklanmaya uygun hale getirir.
- Hiding Network (Encoder): Kapak resmi (Cover) ile Prep çıktısını birleştirir. Sonuç olarak, içinde gizli mesaj olan ama dışarıdan bakınca kapak resminin aynısı gibi görünen Container resmini üretir.
- Reveal Network (Decoder): Sadece Container resmini alır ve içindeki gizli veriyi (Secret) geri inşa eder.
Loss Fonksiyonu (Eğitim Mantığı)
Model şu iki hatayı aynı anda minimize etmeye çalışır:
- || Kapak - Container ||: Kapak resmi bozulmamalı (İnsan gözü fark etmemeli).
- || Gizli - Ortaya Çıkan ||: Gizli mesaj net bir şekilde geri okunabilmeli.
📂 Dosya Yapısı
- main.py: Tüm proje kodlarını içeren ana dosya.
- resimler/: İndirilen veya sizin eklediğiniz resimlerin bulunduğu klasör.
- sonuc.png: Eğitim sonrası rastgele bir test sonucu.
- ozel_sonuc_*.png: Sizin dosyalarınızla yapılan testlerin sonuçları.