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Enregistrement W3109797377 · doi:10.18280/isi.250507

Number of Pixel Change Rate and Unified Average Changing Intensity for Sensitivity Analysis of Encrypted inSAR Interferogram

2020· article· en· W3109797377 sur OpenAlexvenueno aff
Riad Saidi, Nada Cherrid, Tarek Bentahar, Hichem Mayache, Atef Bentahar

Notice bibliographique

RevueIngénierie des systèmes d information · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSynthetic Aperture Radar (SAR) Applications and Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEncryptionSensitivity (control systems)Computer sciencePixelCryptosystemAdvanced Encryption StandardKey (lock)AlgorithmMode (computer interface)Artificial intelligenceElectronic engineeringComputer securityEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The transmission of images from satellites to earth is on the brink of many threats which can affect the confidentiality of the data as well as its quality. Several encryption algorithms are used to secure the transmitted images. The objective in this work is to analyze the sensitivity of a particular type of satellite image, which is an interferogram from interferometric imaging systems inSAR system. This image is encrypted by cryptosystem based on the Advanced Encryption Standard with key length of 256 bits (AES-256) standard and the asymmetric Rivest, Shamir & Adelman (RSA) encryption algorithm using Counter-mode encryption (CTR) mode and Output FeedBack (OFB) mode. The analysis made in this paper is carried out on two types of sensitivity. The first analysis is the sensitivity to change of a pixel in the original interferogram and the second is the sensitivity to the key. Two parameters are used to assess sensitivity: The Number of Pixel Change Rate (NPCR) and the Unified Average Changing Intensity (UACI). The obtained results show that the two modes AES-256-OFB and AES-256-CTR are favorable but cannot be implemented on board a satellite without providing a mechanism capable of compensating for the low resistance to error propagation. Metrics on the clear and encrypted interferogram are exploited such as the Structural Similarity Index (SSIM), Gradient-based Structural Similarity (GSSIM), The use of these metrics, allowed us to see that a change of one pixel in the interferogram and the change of the encryption key will affect the quality of the interferogram, as well as a statistical histogram analysis.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,921
Score d'incertitude au seuil0,530

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,215 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
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

Citations16
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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