MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4410283634 · doi:10.18280/ijsse.150311

A Hybrid Security System for Text Encryption and Steganography in Video Using Multi-Level Chaotic Maps

2025· article· en· W4410283634 sur OpenAlex

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.

venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Safety and Security Engineering · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueChaos-based Image/Signal Encryption
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEncryptionSteganographyComputer scienceSteganography toolsChaoticComputer securityComputer visionArtificial intelligenceImage (mathematics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The swift advancement of information and communication technology has made it increasingly difficult to guarantee the security of transmitted data.Traditional encryption techniques, particularly in multimedia applications, frequently fail to defend against sophisticated attackers.By combining multi-level chaotic maps with Least Significant Bit (LSB) steganography and Advanced Encryption Standard (AES) encryption, this study proposes an improved security approach for text transmission.Multiple well-known chaotic maps integrate into the chaotic system to guarantee randomness as well as key unpredictability through the Arnold Cat Map, Ikeda Map, Tent Map, Henon Map, Gingerbread Man Map, Standard Map, and Zaslavsky Map.A hybrid chaotic system dynamically creates the encryption keys, guaranteeing high unpredictability and resistance to brute-force attacks.Next, it incorporates the encrypted text into video frames, making it challenging to find the secret data.The suggested method executes three fundamental steps, which start with chaotic system-based dynamic key genesis, followed by AES encryption enabled by the generated key, and culminating in LSB steganographic text embedding insertion.The suggested method demonstrates its resilience to statistical attacks by passing 13 out of 16 NIST randomness tests and achieving high entropy values above 7.98, along with strong Chi-Square statistics confirming uniformity of encrypted text distribution.Our hybrid approach improves data secrecy and resistance to various cryptographic attacks.The proposed system provides superior encryption capabilities together with better randomness, and withstands statistical attacks while maintaining while preserving the imperceptibility of the video content .Experimental results confirm the efficiency of the suggested technique in safely sending sensitive textual information while preserving the video content's imperceptibility.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,793
Score d'incertitude au seuil0,613

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,232 · 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