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Enregistrement W4413191081 · doi:10.1007/s44443-025-00155-7

Ultra-secure quantum protection for e-healthcare images: Hybrid chaotic one-time pad with cipher chaining encryption framework

2025· article· en· W4413191081 sur OpenAlexaboutno aff
Roayat Ismail Abdelfatah, Reham Mohamed Elsobky, S. Khamis

Notice bibliographique

RevueJournal of King Saud University - Computer and Information Sciences · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueChaos-based Image/Signal Encryption
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDeanship of Scientific Research, Prince Sattam bin Abdulaziz UniversityPrince Sattam bin Abdulaziz University
Mots-clésEncryptionChainingCipherChaoticComputer scienceQuantumQuantum cryptographyTheoretical computer scienceComputer securityPhysicsPsychologyArtificial intelligenceQuantum mechanicsQuantum information

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Quantum computing introduces major threats to conventional image encryption methods, especially in medical contexts. This paper addresses these threats by developing a quantum-resistant encryption scheme for medical images. We present a novel framework combining: (1) a novel Mixed Logistic-Ikeda-Henon (MLIH) chaotic map for pseudorandom key generation, (2) quantum image representation using the Novel Enhanced Quantum Representation (NEQR) model, and (3) a two-stage encryption process employing Controlled-Not (CNOT) gate chaining for diffusion and One-Time Pad (OTP) with MLIH-generated keys for confusion. The RGB channels are processed separately through quantum state conversion, CNOT-based diffusion, and keyed confusion before final recombination. To validate practical feasibility, the proposed encryption scheme was implemented on IBM’s 127-qubit ibm_sherbrooke quantum processor, demonstrating real-world feasibility. Experimental validation shows near-ideal entropy (7.9977), superior NPCR (99.97%) and UACI (33.89%) values, and an expansive key space (2 1952 ). The novel MLIH demonstrates a 12.7% improvement in logic gate efficiency compared to conventional chaotic and the image encryption has quantum advantage through parallel CNOT operations. The hardware execution yielded a throughput of 4,500 Circuit Layer Operations Per Second (CLOPS), indicating efficient real-time performance on NISQ devices, Moreover, the echoed cross-resonance (ECR) gate error remained within a median of 1.1 × 10⁻ 2 , supporting reliable circuit execution. The proposed scheme outperforms contemporary quantum and classical encryption approaches in terms of entropy, NPCR, UACI, and key sensitivity, all while maintaining a computational complexity of O(n), ensuring scalability. This study effectively bridges the gap between theoretical quantum security models and real-world implementation on existing NISQ devices, demonstrating resilience against classical statistical and differential attacks, as well as quantum-specific threats such as Grover’s brute-force search and quantum chosen-plaintext attacks. The successful deployment of IBM quantum hardware positions this scheme as a viable solution for secure medical image transmission in quantum-era healthcare systems.

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)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,214 · 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
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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