Selective Medical Image Encryption Using Polynomial-Based Secret Image Sharing and Chaotic Map
Notice bibliographique
Résumé
The progressive development in telecommunication and networking technologies has led to the increased popularity of telemedicine usage, which involves the storage and transfer of medical images and related information. Recently, trust and privacy in the telemedicine system have attracted many researchers to investigate these topics. In medical image applications, selective image encryption plays an important role as it reduces computational cost and time. Therefore, a safe and efficient selective image encryption algorithm is designed in this work. In particular, the predetermined region of the original image data is encrypted to reduce the encryption/decryption time and the computational complexity of processing the huge image data. The image processing techniques are used to divide the image into a region of interest (ROI) and a region of non-interest (RONI), and then the more important component of the ROI is encrypted using a polynomial-based secret image sharing (SIS) and a chaotic map system. These techniques produce a test image cipher that has good confusion and diffusion properties. The experimental result shows that the Polynomial-based SIS and the chaotic image encryption are effectively performed for diffusion and confusion, which are crucial for concealment. According to the security research findings, sensitive encryption and decryption systems are extremely reliant on any improvement in the key. The encryption solution is sufficiently broad to withstand brute force attacks. Thus, protection may become an issue during the transmission of medical images via a network.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».