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Enregistrement W4412925181 · doi:10.18280/ijsse.150605

Hybrid Vigenère-Hill Approach for Color Image Encryption

2025· article· en· W4412925181 sur OpenAlexvenueno aff
Mourad Kattass, Hicham Rrghout, Hamid El Bourakkadi, Abdellah Abid, Abdellatif Jarjar, Abdelhamid Benazzi

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-clésEncryptionComputer scienceArtificial intelligenceComputer securityComputer vision

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper introduces an enhanced encryption scheme for color images, combining improved Vigen re and Hill cipher techniques.Our approach leverages two carefully selected chaotic maps, exploiting their extreme sensitivity to initial conditions for cryptographic security.The encryption process begins with RGB channel separation and vector conversion, followed by initial confusion operations generating a partially encrypted image vector.This vector is then divided into 3-pixel subblocks for subsequent processing.Each block undergoes multi-stage encryption controlled by a binary vector, employing three expanded substitution tables with optimized confusion-diffusion functions.These functions operate sequentially across pixels with chaining mechanisms between adjacent pixels.The modified Hill cipher then processes each block using an invertible matrix combined with dynamic translation vectors, effectively addressing the linearity limitations of traditional Hill cipher implementations.To enhance security, we implement an inter-block diffusion mechanism that dynamically links each block's final encrypted pixel with the next block's initial pixel through a specialized diffusion function.This design significantly strengthens avalanche effects while providing robust resistance against differential attacks.Tests on a diverse set of randomly chosen color images yielded statistical (histogram, correlation, entropy) and differential (UACI, NPCR) metrics meeting international standards, confirming our cryptosystem's robustness against known attacks.

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 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: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,871
Score d'incertitude au seuil0,468

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,223 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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