Enhancing Data Security in Multi-Cloud Environments: A Product Cipher-Based Distributed Steganography Approach
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.
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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».