A Novel Chaos-Based CDT Map for Digital Image Encryption
Notice bibliographique
Résumé
Securing digital images remains a major challenge in modern communication systems due to increasing risks of interception, manipulation, and unauthorized access.This study proposes a novel chaotic function called the Circle-Dyadic Transformation Map (CDT Map), constructed through the composition of the Circle Map and the Dyadic Transformation Map, to serve as a keystream generator for image encryption.The methodology consists of four key stages: (1) formulating the CDT Map via function composition, (2) validating its chaotic behavior through Lyapunov exponent analysis, bifurcation diagrams, and the NIST SP800-22 test suite, (3) designing a keystream-based encryption-decryption algorithm using XOR operations, and (4) evaluating performance through statistical, differential, and quality metrics.Experimental results show that the CDT Map achieves a 100% pass rate on NIST randomness tests, a key space of 5.832 × 10⁶⁵⁰, high key sensitivity (10⁻¹⁶), and superior NPCR (99.6%) and UACI (≈40%) values compared to existing chaotic maps.The proposed approach ensures perfect decryption (MSE = 0, PSNR = ∞) and strong resistance to brute-force, statistical, and differential attacks.The main contribution of this work is the development of a new composite chaotic function that significantly enhances randomness, security strength, and computational efficiency for digital image encryption.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».