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Enregistrement W3096062865 · doi:10.18280/ts.370413

Chaotic Systems Based Real-Time Implementation of Visual Cryptography Using LabVIEW

2020· article· en· W3096062865 sur OpenAlexvenueno aff
Gülden Günay Bulut, Mehmet Cem Çatalbaş, Hasan Güler

Notice bibliographique

RevueTraitement du signal · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueChaos-based Image/Signal Encryption
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSynchronization (alternating current)Computer scienceOscilloscopeSecure communicationSIGNAL (programming language)EncryptionCryptographyChaoticCommunications systemController (irrigation)Real-time computingControl theory (sociology)Control (management)Artificial intelligenceAlgorithmTelecommunicationsComputer network

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In recent years, chaotic systems have begun to take a substantial place in literature due to increasing importance of secure communication. Chaotic synchronization which has emerged as a necessity for secure communication can now be performed with many different methods. This study purposes the Master-Slave synchronization via active controller and real time simulation of five different chaotic systems such as Lorenz, Sprott, Rucklidge, Moore-Spiegel, Rössler. Master slave synchronization was performed because of synchronization realized between the same type of chaotic systems with different initial parameters and also because of the systems were expected to behave similarly as a result of synchronization. Active control method was used to amplify the difference signal between master and slave systems which have different initial parameters and to return back synchronization information to the slave system. The real time simulation and synchronization of the master and slave systems performed successfully in LabVIEW environment. Furthermore, for the real time implementation, analogue outputs of NI-DAQ card used and real time results also were observed on an oscilloscope and secure communication application using sinusoidal signal and an image encryption application achieved successfully.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,002

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,029
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,260 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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