XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System图像加密
S-box设计利用3D混乱地图进行加密...
在过去的几年中，图像处理技术和通信网络领域取得了重大进步。确保在有线和无线通信中保护敏感信息至关重要，因为数据的立即移动[1-3]。多媒体和视觉内容的利用在各个领域已广泛，包括军事和医务人员数据的传播。过去，传统的加密方法被用于加密照片，但它们的有效性不足以加密较大的图像[4-6]。因此，已经对几种图像加密技术的开发进行了研究。基于混乱的加密研究是这些主题之一[7-10]。混沌系统与密码学之间存在很强的相关性[11]。混沌系统具有随机性，启动参数，控制灵敏度和成真，这符合密码学的基本标准[12，13]。混沌系统创建的价值的确定性和极其不可预测的性质为加密系统提供了可观的好处。这些品质已被用来基于混乱[14-17]进行更多的加密研究。随机数序列是由随机数发生器专门为加密而产生的[18-20]。S-box是块加密系统中的重要组件，负责执行混乱操作。利用
使用fibonacci系列的文件加密
摘要 - 由于互联网的可访问性和技术改进，每天以电子方式传输信息，这将敏感的数据暴露于各种威胁。为了减轻这些风险，采用加密技术来保护传输过程中敏感信息。加密在保护数据中起着至关重要的作用，可确保唯一允许个人访问给定信息。因此，在给定的论文中，我们通过将斐波那契系列集成到Playfair加密算法中，提出了一种新颖的加密方法。斐波那契系列被哈希生成关键序列，从而增强加密过程的安全性。我们选择了斐波那契系列的几乎指数增长并降低了可预测性，从而抵抗了历史环境中使用的蛮力攻击和单词关联方法。在扩展的8x8加密矩阵中的符号的集成进一步增强了加密方案，因此很难破译。此外，我们将加密方法扩展到图像加密，证明了其在保护通过Internet传递的敏感图像数据方面的有效性。通过实验和分析，我们显示了我们修改的加密算法在确保电子通信和图像传输中的隐私和机密性方面的功效。
使用 NCQI 表示的彩色图像量子加密
量子技术利用量子力学来推进通信和加密技术 (Abd-El-Atty 等人，2018 年)。当前的通信还可能包括共享包含敏感信息的图像。确保私人记录的安全以防止滥用非常重要，而多媒体数据的保护是一项重大挑战。此外，量子图像加密仍然是保证此操作的最佳技术之一 (Naseri 等人，2018 年)。对于量子加密，量子图像表示是重要的一步，它允许使用量子态表示图像数据 (J. Wang 等人，2019 年)。量子图像的几种量子表示形式已经建立：量子位晶格 (Venegas-Andraca & Bose, 2003)、FRQI (Le et al., 2011)、NAQSS (Li et al., 2014)、SQR (Yuan et al., 2014)、QUALPI (Zhang, Lu, Gau, & Xu, 2013)、NEQR (Zhang, Lu,高和王，2013）、MCQI（Sun 等人，2013）、GNEQR（Li、Fan 等人，2019）、NCQI（Sang 等人，2017）、QRCI（Wang L. 等人，2019）、QRMW（Şahi̇N 和 Yilmaz，2018）、QMCR（Abdolmaleky 等人） al., 2017)、OQIM (Liu et al., 2019)、DRQCI (Wang L. et al., 2020) 和其他 (Su et al., 2020)。
一种基于线性反馈寄存器和混沌量子映射的多级加密新方案
随着通过不安全通信渠道传输的数据量不断增加，大数据安全已成为网络安全领域的重要问题之一。为了解决这些问题并确保数据安全，需要一个强大的隐私保护密码系统。这种解决方案依赖于混沌加密算法，而不是标准加密方法，这些算法具有多级加密级别，包括高速、高安全性、低计算开销和程序能力等特点。在本文中，提出了一种使用线性反馈移位寄存器 (LFSR) 和基于混沌的量子混沌映射的安全图像加密方案。该方案的重点主要取决于来自算法输入的密钥。威胁形势、统计测试分析以及与其他方案的关键比较表明，所提出的算法非常安全，并且可以抵抗各种不同的攻击，例如差分攻击和统计攻击。与现有加密算法相比，所提出的方法具有足够高的灵敏度和安全性。几个安全参数验证了所提工作的安全性，例如相邻像素之间的相关系数分析、熵、像素变化率 (NPCR)、统一平均变化强度 (UACI)、均方误差 (MSE)、强力、密钥敏感度和峰值信噪比 (PSNR) 分析。所提技术生成的密码的随机性也通过了 NIST-800-22。NIST 的结果表明，密码具有高度随机性，不会产生任何类型的周期性或模式。
混合平行性图像加密算法基于修改的洪水
摘要：图像加密是我们当前数字时代的重要领域，在保护信息和提高数据质量方面发挥了重要作用。加密保护隐私并增强各种应用程序的安全性，例如通信，云存储和数字传输。随着图像的大小和复杂性的增加，在图像处理和加密中使用并行方法的重要性变得更加突出。这些方法允许利用现代设备中可用的多个处理能力，例如多核处理器，从而提高了处理大数据集的效率和速度。在本文中，我们提出了一种修改的池化算法和一种混合平行的方法来克服传统的Blowfish algorithm的已知弱点。首先，我们使用pascal矩阵来置换图像像素，并且该操作的结果用作对洪水算法修改版本的输入。在此版本中，使用混合混乱方法对P矩阵进行了修改，从而改善了加密过程。此外，该加密是使用混合并行处理方法实施的，从而提高了数据处理的性能和效率。使用来自USC-SIPI和CVG-AUGR数据库的测试图像（256*256）显示测试和结果。是更快的结果和更安全的加密。此外，达到加密和解密的平均执行时间（0.00618ms，0.003292 ms）信息熵筛选速率达到7.99735，接近8。的最佳比率，NPCR和UACI达到（99.639，99.639，33.42825）。该算法已经达到了很高的安全性。
empartimanasi tungsi xor pada kriptografi Visual Skema（2，n ...
摘要 - 视觉加密本身就是以视觉或图像或数字图像形式处理信息的加密技术之一。图像或数字图像形式的信息将在发送之前将其分为几个部分，如果您想知道信息，则需要放回原处。被划分的图像的每个部分是初始图像的子集。视觉密码学在使用的方案中具有变化，例如方案（2,2），方案（3,3）或（n，m）。selain skema yang bervariasi kriptografi visual juga dapat dikembangkan dengan menambahkan fungsi XOR untuk meningkatkan kerahasiaannya atau dengan mengekspansi piksel / sub- piksel sehingga mampu menghasilkan lebih banyak variasi subset.在这项研究中，将在加密上使用方案（2，n）的视觉加密图添加子像素扩展，解密将使用XOR函数。与以前不使用子像素扩展的研究相比，在这项研究中，试图通过利用子Ptikel扩展和更改所使用的方案（如果在先前使用方案（2,2）的研究中，在本研究中，使用的方案（2，N）。初始图像加密过程中的最终结果可以产生所需的共享，每个股份与初始图像大不相同。然后，当股份来自相同的初始图像时，解密结果与初始图像相同，但是如果共享来自不同图像，则解密的结果与初始图像不同。关键字 - 视觉加密，XOR函数，子像素，方案，扩展。
改进了...
摘要 - 这项研究引入了一个专门为医疗物联网设备设计的轻量级图像加密框架，并利用了6D混沌图与XOR扩散，像素置换量和可选替换层结合使用。该方法利用了高维混沌系统的固有随机性，刻薄性和敏感性来实现敏感的医学图像的强大加密和安全传播，包括X射线，MRIS和ECGS。全面的评估表明，该框架有效地破坏了空间连贯性，达到了几乎零像素相关性和高熵（〜8），同时保持适合资源受限物联网环境的计算效率。加密方案表现出对输入变化的显着敏感性，平均NPCR为99.6％，UACI超过33％，突出了其对差异和统计攻击的鲁棒性。对传统和低维混沌加密方法的比较分析表明，该算法在加密安全性和性能之间提供了卓越的平衡。调查结果表明，所提出的系统是在医学物联网应用程序中实时，安全图像处理的可行解决方案。未来的研究将研究自适应参数调整以及机器学习的整合以提高加密效率和鲁棒性。。关键字 - 6D混沌图，轻质加密，XOR扩散，医学物联网安全性，像素排列。
6D高核加密模型，以确保安全到3D印刷模型和医疗图像
摘要 - 在6G时代，预计超快速和可靠的通信将无处不在，加密将继续在确保数据的安全性和隐私方面发挥关键作用。在这项研究工作中，提出了使用6D高调功能的医学图像和3D打印模型的加密和解密，以确保数据传输的安全性。在这里，我们使用六维高核系统来设想加密目的，该系统将由于其复杂且不可预测的动态，并具有多个正lyapunov指数。该系统可以潜在地增强3D对象和医疗图像的加密过程，从而确保保护敏感数据并防止未经授权的访问。超核系统是一种动态系统，其特征是表现出多个阳性lyapunov指数，表明对初始条件的敏感性很强。与标准混沌系统相比，这些系统具有更高的自由度，复杂和复杂的动态。加密方案的安全性取决于高核系统的复杂性和秘密密钥的随机性。6D高核系统的参数应用作具有六个维度的加密密钥，每个维度都具有其值范围，并应提供许多可能的键。在这项工作中，我们实施了一个6D高核系统，以加密3D打印模型和医学图像。超核系统可以在平行计算体系结构中有效实现，从而可以更快地加密和解密过程。绩效评估是通过指标熵，相关性，像素数量变化率（NPCR）和统一平均变化强度（UACI）完成的，这揭示了加密模型在确保安全方面的鲁棒性。关键字 - 图像加密，超核系统，3D打印，医疗图像处理
插入手稿的标题
在本文档中，提出了一个新型的图像加密设计系统，该系统利用定点流密码混乱图。该系统由固定的混乱地图与生成的32位伪号（PN）组成，所有这些都使用字段可编程门阵列（FPGA）通过Xilinx System Generator（XSG）环境实现。这项工作涉及的最常见的基于混乱的密码是逻辑，Lozi和帐篷。每种类型的参数确定解密原始图像的原始像素所需的关键空间，Logistic Map具有一个参数R，Lozi具有两个参数α和β，帐篷有一个参数µ。主要想法是结合另一个参数伪数（PN）以增加关键空间，这是针对蛮力攻击的安全性能的主要衡量标准。创新的伪数量生成器（PRBG）称为这些混沌图被称为固定点级联混沌maps-prbg（fpccm-prbg），其中八个最不重要的位，32位伪数字生成器（PN）此方法被称为固定点casgoto cascaTo cascadoico casgotic maps-ppcm fpcm fpcm。使用国家标准技术研究所（NIST）测试评估生成的密钥的随机性，包括频率，频率（Mono BIT）和运行测试。通过直方图分析，相关系数分析，信息熵，像素更改速率和结构相似性评估的安全性能。Xilinx系统生成器是用于工作实施的MATLAB/SIMULINK环境中的有效工具。32 MB/秒。32 MB/秒。使用Zynq 7000 SOC ZC702评估套件上使用共模拟方法实施的系统，关键空间为2 288，吞吐量为269。
IEEE Access 专题社论：大数据学习与发现
引言我们正目睹异构数据的急剧增长，它由一组复杂的跨媒体内容组成，如文本、图像、视频、音频、图形、时空数据和多元时间序列。现代计算机科学技术的诞生为数据和信息的分析、收集、存储和组织，以及向客户提供产品和服务提供了非常强大和高科技的解决方案。最近，技术进步，特别是大数据形式的技术进步，导致大量具有潜在价值的数据以各种格式存储。这种情况对开发有效的算法和框架带来了新的挑战，以满足大数据表示和分析、知识理解和发现的强烈要求。现在是探索异构大数据学习和发现的先进理论和技术的时候了，这也是本专题的重点。其中包括数据获取、特征表示、时间序列分析、知识理解、基于数据的建模、降维、语义建模等理论，以及图像/视频字幕、情感计算、多媒体叙事、互联网商务、医疗保健、地球系统、通信、增强/虚拟现实等新颖且有前景的大数据分析研究方向。本专题的投稿来自公开的征文，经过严格的同行评审，最终有 67 篇文章被接受。从应用方面来看，这些文章涵盖了大数据分析的多个场景，如运动想象、网络化医疗系统、宣传翻译、网络安全通信、图像加密、股票市场、社交媒体理解、图像识别和其他应用。从技术方面来看，它们涵盖了计算机视觉、时间序列分析和机器学习的各个方面，例如复杂网络、多模态特征融合、深度学习、主成分分析和相似性扩散。以下是本专题文章的摘要：在 [A1] 中，刘等人。通过探索波动模式之间的演化关系，从时间序列构建了一个复杂网络。他们选择了全球六个股票指数作为样本数据。结果表明，对于这六个