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Enregistrement W7116322473 · doi:10.18280/ijsse.150916

Image Encryption Algorithm Based on a New Four-Dimensional Hyper Chaotic System and Second Order Fuzzy Differential Equations

2025· article· W7116322473 sur OpenAlexvenueno aff
Zainab Ali Dheyab, Sadiq A. Mehdi

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Safety and Security Engineering · 2025
Typearticle
Langue
DomaineComputer Science
ThématiqueChaos-based Image/Signal Encryption
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMustansiriyah University
Mots-clésEncryptionChaoticFuzzy logicImage (mathematics)Control theory (sociology)Differential (mechanical device)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Given the ongoing need for data security and the ongoing developments that have led to the transmission of sensitive images in various fields, such as the military, forensic image analysis, and medical, the need arose to design this algorithm, which consists of several encryption steps.Design a new hyper-chaotic four-dimensional (4D) system and use it to create a substitution box (S-box) to do substitution and encrypt the color channels by applying different sequence values with XOR for each channel.Also, a second-order fuzzy differential equation is used to generate the final encryption key, which is then XORed with the original image to produce an encrypted color image, thereby enhancing diffusion and confusion.The algorithm showed high accuracy results in examining tests such as entropy value reach 7.999, Histogram, Number of Pixels Change Rate (NPCR), Peak Signal-to-Noise Ratio (PSNR) above than 99.60 percent, Time speed less than 1.07 sec, Unified Average Changing Intensity (UACI) close to 33 percent, Mean Squared Error (MSE), Correlation coefficient test less than (0.001), for the three directions: vertical, horizontal, and diagonal.Confirms the algorithm's ability to withstand brute-force exploration, statistical analysis, and differential cryptanalysis, ensuring a high level of security and preserving the transmitted image from tampering.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,212 · 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
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 présentnon

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