An Image Decompression Model with Reversible Pixel Interchange Decryption Model Using Data Deduplication
Notice bibliographique
Résumé
The images may or may not be confidential if communications occur via images. But it becomes complicated when we want to convey a picture, which only the sender and the recipient must know. Since data that have been sent during transmission can be lost or an individual may hack and misuse this picture. Safety of the data is important in such scenarios. In order to reduce storage space and costs, imaging deduplication (DD) technology is proposed. The concept of convergent encryption and decryption was suggested to protect the confidentiality of the image. The deduplication scheme encrypts/recodes an image with a convergent encryption/decryption key obtained from computing the hash value of the content of the image. Implementing DD over encrypted/decrypted data is a major challenge to optimize storage efficiently in a highly secured way in an integrated storage and computer environment. The original image is segmented into blocks of same size during the initial step, and sub classification is performed for accurate image extraction within the limits. The pixels of neighboring sub blocks are swapped using a random matrix. Following that, each pixel is randomly exchanged for neighboring blocks using a random matrix, and each block is encrypted using the suggested function before being sent to the receiver. In this manuscript, an Image Decompression Model with Reversible Pixel Interchange Decryption model using Data Deduplication (IDRPID-DD) is introduced that provides security during storage and data transmission. The proposed model is compared with the traditional methods and the results show that the proposed model deduplication identification and eradication levels are high and the proposed decryption model is strong.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».