Medical Image Encryption Based on Frequency Domain and Chaotic Map
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.
Notice bibliographique
Résumé
Medical images typically have diagnostic and confidential data and information about the patient and are usually sent using public networks. Due to the sensitivity of medical images, their security has become a challenging requirement that must be addressed. Traditional cryptographical algorithms are inadequate to ensure appropriate and fine security while encrypting them, because of the correlation between each pixel, high redundancy of the image and its major size. Chaotic systems with their properties and partial encryption based on frequency domain are the best candidates for securing the storage and transfer of digital images. The paper shows new criteria for encryption of medical image. It is designed to improve performance and meet the increasing need for better security for medical image encryption. At first, the pixel's correlation is eliminated by scrambling the input image and diffusing them using secret sharing based on polynomials. Various frequency domains of the image are accomplished by applying the integer wavelet transform of the scrambled image, namely, the associated detail of (HL, LH and HH) and the LL (approximation coefficient) through using the AES algorithm. The (LL) part is encrypted to originate the diffusion image and by using the inverse of the Haar wavelet transform to produce a reliable, unbreakable and secure form. The designed algorithm is used to reverse and shuffle every frequency sign of the transformed image before transformation image back to the pixel domain. The original image form is restored through the reverse decryption algorithm. The suggested algorithm is measured and evaluated in a statistical way and normal standard security; The outcome of the proposed algorithm shows a strong resistant to the familiar attacks and extra secure than the other algorithms in the domain of image cryptography.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle