Image Encryption Based on Hybrid Parallel Algorithm: DES-Present Using 2D-Chaotic System
Notice bibliographique
Résumé
Image encryption algorithms have recently been developed to protect data from hackers and give recipients privacy.DES is a widely recognized block cypher that has certain vulnerabilities that make it susceptible to differential attacks.The present is a lightweight symmetric algorithm that provides privacy for transferring information over the network but has some drawbacks in that it is difficult to maintain an appropriate level of complexity.The study suggests that to encrypt and decrypt images as quickly as possible, the system uses parallel environments in algorithms (Present and DES).It also uses a 2D-Chaotic key generation system to make the system stronger against statistical, differential, and brute force attacks.Where the DES algorithm uses four rounds, within each one round from the des, the present algorithm executes only four rounds, and the same 2D-Chaotic System is used to generate the key.The keys and blocks are distributed to 4 cores, 5 cores, or 6 cores at the same time.The performance evaluation of the proposed algorithm is quantified by several metrics: All peak signal-to-noise ratio (PSNR) values are low, which means the quality image encryption is good.Unlike MSE, all the values are very high, which indicates that the image we have encrypted has no similarity to the encrypted image.The NPCR value of 99.6658% indicates a high degree of accuracy in changing pixel values.Additionally, a unified average changing intensity (UACI) that doesn't go over 30.90% shows that the algorithm is good at making big changes in pixel intensities.And the analysis speed of the proposed system based on the parallelism of the environment is faster than the sequence algorithms (DES-Present).The results demonstrate the algorithm's ability to encrypt color images, making it useful in applications that require strong data and image security.
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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».