An Enhanced NPCR (ENPCR) Metric with Improved Image/ Video Frame Security
Notice bibliographique
Résumé
Transmitted data face many challenges during transmission to achieve data security. Securing transmitted multimedia data can be obtained through images and videos encryption for confidentiality purposes. Hackers usually try to implement several attacks including differential attack to get the original plaintext image/ video frame through revealing the encryption key. Evaluation metrics are applied to test the robustness of the applied encryption algorithm against various attacks. Metrics are based on statistical measures such as number of pixels change rate (NPCR). Image contrast is not sensitive while changing pixel intensity few values and the resulting image may still reveal the details of the original image. For example, applying encryption using Caesar Cipher with a small key value such as 1 or 2. Nevertheless, the NPCR of the resulted image is 100% which is the ultimate goal. This is a considerable flaw and resulted from the core function of the NPCR equation. This research proposes an enhancement to the NPCR metric based on the difference of intensity values introducing enhanced NPCR (ENPCR). Linear and non-linear core functions were proposed and tested instead of the current binary core function to provide a better NPCR performance. The results presented show that approaching non-linear core functions are more accurate than utilizing a linear function. On the other hand, the processing time and complexity of a linear function makes it preferable.
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 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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».