الملخص يعرض هذا البحث تقنية جديدة لإخفاء أي نوع من الملفات في صور ودراسة تناسب حجم الملف المراد إخفائه مع الصور المراد الإخفاء فيها و هذا لم يکن موجود في الطرق المدروسة سابقاً، حيث تم تقطيع الملف المراد مواراته إلى عدة قطع ومن ثم تخزين کل جزء في صورة حيث يتم اختيار عدة صور للمواراة، المعلومات المضافة للملف المطلوب مواراته تمثل الملف و لاحقته         و حجمه  و کذلک رقم کل قطعة. هنا تظهر بعض الاستفسارات: هل نريد تشفير الجزء المراد مواراته من أجل ذلک تم تطبيق خوارزمية RES للتشفير، و هل نريد ضغط الجزء المراد مواراته من أجل ذلک تم تطبيق خوارزمية هوفمان ( Huffman Algorithm ) للضغط. وحسب سرية المعلومات المراد مواراته يمکن اختيار التشفير أو عدمه، و حسب حجم بيانات الجزء المراد مواراته يمکن اختيار الضغط أو عدمه. و تم تقطيع البيانات ( Datas ) إلى کتل ( Blokes ) و للتأکد من عدم تغيير البيانات تم استخدام التوقيع الرقمي. ثم طبقت خوارزمية الخلية الثنائية الأقل أهمية LSB (Significant Bit Least ). و للحصول على نتائج أفضل تم استخدام خوارزمية الحيتان للحل الأمثل Whale Optimization Algorithm (WOA) من أجل تحديد الموضع الأمثل للمواراة في إي صورة. فعالية الخوارزمية المقترحة تأتي من خلال حصولنا على القيمة المثلى لذروة الإشارة إلى الضجيجPSNR (Peak Signal to Noise Ratio ) و ذلک بتحديد الموقع الأفضل للمواراة     و کذلک قيمة متوسط مربع الخطأ MSE (Mean Square Error  ). ومقارنة النتائج بين خوارزمية المواراة LSB بالطرق القياسية و خوارزميتنا المقترحة. النتائج التي حصلنا عليها تدل على کفاءة و قوة الخوارزمية المقترحة حيث تتميز بالمتانة لمقاومتها العديد من الهجمات التي نفذت على الصور التي تمت المواراة فيها للملف المطلوب مواراته و إخفائه. تم اعتماد على بيئة فيجول استديو 2016 وذلک لاحتوائها على دوال ذات کفاءة عالية تتعامل مع الخوارزمية المقترحة [24].