Enhancing Internet Data Security: A Fusion of Cryptography, Steganography, and Machine Learning Techniques

يلعب علم التشفير والتستر أدوارًا حاسمة في ضمان أمان الاتصالات الشبكية. يحمل تجميع هذه الطرق إمكانات كبيرة لحماية المعلومات المرسلة عبر الإنترنت. يقوم علم التشفير الجيني، وهو تقنية حديثة وقوية، بالاستفادة من الخصائص الفريدة لحمض الدي إن إيه لمعالجة البيانات بشكل آمن. يقدم هذا البحث نظامًا مبتكرًا يدمج تقنيات التشفير والتستر وتقنيات تعلم الآلة لتعزيز أمان نقل البيانات عبر الإنترنت. يتكون النظام من ست خطوات لتشفير وإخفاء النص. تتضمن الخطوة الأولى استخدام التشفير بطريقة سيزر لترميز النص الأصلي. يتبع ذلك تحويل النص إلى قواعد حمض الدي إن إيه. تتضمن الخطوات التالية تحويل قواعد حمض الدي إن إيه إلى تنسيق ASCII وتحويلها إلى أرقام ثنائية. تقدم الخطوة الخامسة عنصرًا ديناميكيًا من خلال تحويل الأرقام الثنائية باستخدام مفتاح عشوائي. تتضمن الخطوة النهائية تضمين هذه الأرقام الثنائية (النص المشفر) بشكل مخفي داخل صورة. وبالإضافة إلى المقاييس التقليدية، تم دمج عناصر تعلم الآلة لرفع أداء النظام. تم إجراء تقييم الأداء عبر ثلاث صور قياسية بأحجام بيانات متفاوتة، مما أظهر فعالية النظام. عرض النظام المقترح أوقاتًا سريعة للتشفير، حيث كانت أوقات التشفير والفك تبلغ 2.802 ميلي ثانية و 3.388 ميلي ثانية على التوالي. يثري دمج تقنيات تعلم الآلة قدرات النظام، مقدمًا حلاً جاذبًا لنقل البيانات بشكل آمن وفعال عبر الإنترنت. Cryptography and steganography play critical roles in ensuring the security of network communications. Combining these methods holds great potential for safeguarding information transmitted over the internet. DNA Cryptography, a modern and robust technique, leverages the unique properties of DNA for secure data handling. The increasing of cyber threats has made it necessary to propose a new secure communication method to block unauthorized access to the sending information. This paper introduces an innovative system that integrates cryptography, steganography, and machine learning techniques to enhance data transfer security over the Internet. The system unfolds in six steps to encrypt and hide text. The initial step involves using the Caesar cipher to encode the original text. This is followed by the conversion of the text into DNA bases. Subsequent steps include the conversion of DNA bases to ASCII format and further transformation into binary numbers. The fifth step introduces a dynamic element by shifting binary numbers using a random key. The final step involves covertly embedding these binary numbers (ciphertext) within an image. Beyond traditional metrics, machine learning elements have been incorporated to elevate the system's performance. Performance evaluation was