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Enregistrement W3167688006 · doi:10.1155/2021/5499538

Analytic Study of a Novel Color Image Encryption Method Based on the Chaos System and Color Codes

2021· article· en· W3167688006 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueComplexity · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueChaos-based Image/Signal Encryption
Établissements canadiensUniversité de Moncton
Organismes subventionnairesTaif University
Mots-clésCHAOS (operating system)EncryptionComputer scienceImage (mathematics)Artificial intelligenceColor imageComputer visionAlgorithmTheoretical computer scienceImage processingComputer security

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Due to the growing of the use of Internet and communication media, image encryption is rapidly increased. Image sharing through unsafe open channels is vulnerable for attacking and stealing. For protecting the images from attacks, encryption techniques are required. Recently, new and efficient chaos‐based techniques have been suggested to develop secure image encryption. This study presents a novel image encryption framework based on integrating the chaotic maps and color codes. Three phases are involved in the proposed image encryption technique. Piecewise chaotic linear map (PWLCM) is used in the first phase for permuting the digital image. In the second phase, substitution is done using Hill cipher which is the mixing of color codes with the permuted image. The third phase is implemented by XORing, a sequence generated by the chaotic logistic map (CLM). The proposed approach enhances the diffusion ability of the image encryption making the encrypted images resistant to the statistical differential attacks. The results of several analyses such as information entropy, histogram correlation of adjacent pixels, unified average changing intensity (UACI), number of pixel change rate (NPCR), and peak signal‐to‐noise ratio (PSNR) guarantee the security and robustness of the proposed algorithm. The measurements show that the proposed algorithm is a noble overall solution for image encryption. Thorough comparison with other image encryption algorithms is also carried out.

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.

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)0,001
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,961
Score d'incertitude au seuil0,631

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 ouverte0,0010,000
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 Opus0,086
Tête enseignante GPT0,319
Écart entre enseignants0,234 · 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