Enhancing Data Security in Multi-Cloud Environments: A Product Cipher-Based Distributed Steganography Approach
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
In multi-cloud computing, securing sensitive data remains a paramount challenge.This paper presents a novel steganographic methodology, Product Cipher-Based Distributed Steganography (PCDS), designed to securely hide data within a multi-cloud environment.This approach, addressing the intricacies of decentralized data concealment, utilizes unaltered cover media as benchmarks for fragmenting and disguising data.The PCDS scheme, by distributing hidden data dynamically across multiple cloud platforms, successfully evades detection through the absence of file modifications or the use of special characters.An in-depth security analysis of this method demonstrates its resilience against unauthorized access; even with complete access to all cloud accounts involved, the extraction of the concealed message remains computationally unfeasible.The utilization of an undisclosed key, alongside a base encoding value and the inherent computational complexity of the scheme, fortifies its defense against brute-force attacks, significantly elevating its security profile compared to existing methods.This paper contributes substantially to the field of cloud security and steganography by offering an undetectable and innovative approach for data hiding.It effectively counters prevailing vulnerabilities in multi-cloud storage and sets a new precedent for advanced secure data concealment strategies.Contrasting with conventional methods susceptible to brute-force attacks requiring substantially fewer computations, the PCDS framework ensures a higher level of security, providing robust protection for confidential data in cloud environments.
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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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