A new multiple image encryption algorithm using hyperchaotic systems, SVD, and modified RC5
Notice bibliographique
Résumé
Secure image encryption is critical for protecting sensitive data such as satellite imagery, which is pivotal for national security and environmental monitoring. However, existing encryption methods often face challenges such as vulnerability to traffic analysis, limited randomness, and insufficient resistance to attacks. To address these gaps, this article proposes a novel multiple image encryption (MIE) algorithm that integrates hyperchaotic systems, Singular Value Decomposition (SVD), counter mode RC5, a chaos-based Hill cipher, and a custom S-box generated via a modified Blum Blum Shub (BBS) algorithm. The proposed MIE algorithm begins by merging multiple satellite images into an augmented image, enhancing security against traffic analysis. The encryption process splits the colored image into RGB channels, with each channel undergoing four stages: additive confusion using a memristor hyperchaotic key transformed by SVD, RC5 encryption in counter mode with XOR operations, Hill cipher encryption using a 6D hyperchaotic key and invertible matrices mod 256, and substitution with a custom S-box generated by a modified BBS. Experimental results demonstrate the proposed algorithm's superior encryption efficiency, enhanced randomness, and strong resistance to cryptanalytic, differential, and brute-force attacks. These findings highlight the MIE algorithm's potential for securing satellite imagery in real-time applications, ensuring confidentiality and robustness against modern security threats.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».