Secure Data Encryption in Energy Production and Management Systems: Integrating Chaos Bifurcation and Polynomial High Order Fibonacci for Enhanced Cybersecurity
Notice bibliographique
Résumé
Secure data handling is paramount in energy production and management systems, where cyber threats pose significant risks to operational continuity.In response, this study proposes an integration of chaos bifurcation and the Polynomial High Order Fibonacci (PHOF) approach to fortify encryption protocols in critical energy infrastructures.The method combines polynomial-based Fibonacci sequences with chaotic iteration steps analyzed through bifurcation to generate non-linear keystreams.These keystreams deliver robust confusion and diffusion capabilities, effectively mitigating brute-force and statistical attacks.Experimental findings confirm substantial gains in randomness, validated by entropy assessments and avalanche effect tests.Moreover, chaos bifurcation analysis highlights the sensitivity of the system's chaotic parameters, reinforcing security under varying conditions.Despite these layered mechanisms, the PHOF-chaotic scheme maintains a low computational burden, making it highly suitable for real-time data exchange within energy monitoring and control frameworks.Consequently, coupling PHOF with chaos bifurcation techniques significantly strengthens cybersecurity for energy systems, ensuring both reliable performance under operational demands and resilient protection against evolving cyber threats.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».