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Enregistrement W4407641381 · doi:10.3390/computation13020056

Innovative Quantum Encryption Method for RGB Images Based on Bit-Planes and Logistic Maps

2025· article· en· W4407641381 sur OpenAlexaff
Saeed Basiri, Laleh Farhang Matin, Mosayeb Naseri

Notice bibliographique

RevueComputation · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueChaos-based Image/Signal Encryption
Établissements canadiensNational Research Council CanadaUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScramblingEncryptionRGB color modelComputer scienceAlgorithmRobustness (evolution)Computer visionBit planeColor imageLogistic mapTheoretical computer scienceArtificial intelligenceMathematicsImage (mathematics)Image processingComputer security

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study presents a novel encryption method for RGB (Red–Green–Blue) color images that combines scrambling techniques with the logistic map equation. In this method, image scrambling serves as a reversible transformation, rendering the image unintelligible to unauthorized users and thus enhancing security against potential attacks. The proposed encryption scheme, called Bit-Plane Representation of Quantum Images (BRQI), utilizes quantum operations in conjunction with a one-dimensional chaotic system to increase encryption efficiency. The encryption algorithm operates in two phases: first, the quantum image undergoes scrambling through bit-plane manipulation, and second, the scrambled image is mixed with a key image generated using the logistic map. To assess the performance of the algorithm, simulations and analyses were conducted, evaluating parameters such as entropy (a measure of disorder) and correlation coefficients to confirm the effectiveness and robustness of this algorithm in safeguarding and encoding color images. The results show that the proposed quantum color image encryption algorithm surpasses classical methods in terms of security, robustness, and computational complexity.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,031
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,311 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2025
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Résumé présentoui

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