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Enregistrement W7019748365

An Information Security System for Image Encryption Applications: Architecture and Performance Evaluation

2023· dissertation· en· W7019748365 sur OpenAlexfundaboutno aff

Notice bibliographique

RevueUniversity Library (University of Saskatchewan) · 2023
Typedissertation
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueChaos-based Image/Signal Encryption
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaRoyal University Hospital Foundation
Mots-clésEncryptionCloud computingCryptographyClass (philosophy)Cloud computing securityAccess controlHealth careSoftwareData security
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Among many socio-industrial sectors of a technologically driven society, including but not limited to the military, education, and business, healthcare has been the most targeted institution. There are many underlying reasons, namely, legacy software and technologies used by healthcare providers, lack of systematic data governance, non-robust infrastructure, insufficient training for employees, individual sets of regulations and governance for each province in Canada, and insufficient control over data access by staff. Surprisingly, the personal information of patients (address, SIN number, phone number, etc.) and patients’ records are sometimes even not encrypted on the cloud. Most of the attacks happen on the cloud which can lead to catastrophic consequences (data usually is stored on public clouds without implementing any guards like zero trust). There are many algorithms developed after 1974 to provide security (confidentiality, authentication, integration, access control, etc.). However, these algorithms are not efficient solutions for healthcare data including images. There is an urgent need for a class of efficient and optimized algorithms that can be used by all healthcare centers as a standard to provide fast and secure encryption. In this thesis, a novel information security system is proposed to incorporate an innovative and emerging class of cryptographic algorithms. Unlike existing algorithms in the literature, these new algorithms exhibit unique properties, which make them particularly suitable for delivering a practical and efficient architecture for securing telemedicine. Accordingly, a comprehensive and strategic panoply of tests is developed and examined in this research to investigate the practical real-world performance of this class of algorithms, and to prove their engineering suitability as the heart of the proposed information security system. The results show that this class of algorithms is superior to publicly known cryptographic methods, notably being resistant against currently known classical and quantum attack schemes. Altogether, from an information security perspective, these findings reinforce the merits of the proposed system as a compelling competitor against state-of-the-art solutions for engineering an efficient and secure telemedicine architecture. Moreover, this research presents the design and implementation of a graphical user interface (GUI) tailored for the execution and assessment of emerging classes of cryptographic algorithms. Recognizing the growing need for accessible and user-friendly cryptographic tools, this work addresses the gap between complex algorithmic implementations and end-users.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,005
Tête enseignante GPT0,188
Écart entre enseignants0,183 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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