XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System图像加密
文本到图像加密-IJRPR
文本到图像加密是各个行业安全通信的关键组成部分，尤其是在金融，医疗保健和政府等领域。这种加密方法涉及将文本信息转换为图像以增加安全性，这使得未经授权的个人访问敏感数据的挑战。对文本图像加密的需求是由于与数据泄露和网络攻击有关的日益严重的关注所引起的。作为组织和个人越来越依赖数字通信，对运输中的信息的保护至关重要，这是一些关键的行业背景和与文本到图像加密相关的基于用户的问题：
使用混乱和DNA的图像加密和解密...
Narayana工程学院，印度Nellore。 摘要：近年来，通过公共网络对安全图像通信的需求大大增加。 为了满足这一需求，该项目提出了一种使用混乱和DNA算法进行图像加密和解密的新方法。 提出的方法利用混沌图的混沌性质生成伪随机序列进行加密，而DNA编码技术则用于增强加密过程的安全性和稳健性。 在加密阶段，原始图像使用混乱的图将原始图像转化为混沌域，然后使用基于DNA的技术进一步加密。 解密过程涉及反向转换，其中使用相同的DNA编码方案和混沌图来解码加密图像以检索原始图像。 实验结果证明了针对各种加密攻击的提议方法的有效性和安全性，包括统计分析和蛮力攻击。 此外，该方法具有较高的计算效率，使其适用于实时图像加密应用。 总体而言，所提出的方法为需要高水平机密性和完整性的应用程序提供了有希望的解决方案。 未来的研究方向可能包括探索优化技术，以进一步提高所提出方法的性能和可伸缩性。 本摘要简要概述了模型的目标，方法论，结果和潜在含义，作为读者的简洁摘要。Narayana工程学院，印度Nellore。摘要：近年来，通过公共网络对安全图像通信的需求大大增加。为了满足这一需求，该项目提出了一种使用混乱和DNA算法进行图像加密和解密的新方法。提出的方法利用混沌图的混沌性质生成伪随机序列进行加密，而DNA编码技术则用于增强加密过程的安全性和稳健性。在加密阶段，原始图像使用混乱的图将原始图像转化为混沌域，然后使用基于DNA的技术进一步加密。解密过程涉及反向转换，其中使用相同的DNA编码方案和混沌图来解码加密图像以检索原始图像。实验结果证明了针对各种加密攻击的提议方法的有效性和安全性，包括统计分析和蛮力攻击。此外，该方法具有较高的计算效率，使其适用于实时图像加密应用。总体而言，所提出的方法为需要高水平机密性和完整性的应用程序提供了有希望的解决方案。未来的研究方向可能包括探索优化技术，以进一步提高所提出方法的性能和可伸缩性。本摘要简要概述了模型的目标，方法论，结果和潜在含义，作为读者的简洁摘要。
使用Adgine-RSA加密系统的图像加密和解密
Kamal Kumar，Manoj Sharan和Inderjit Singh摘要在本文中，我们提出了一种使用Aggine-RSA加密系统加密和解密颜色图像的技术，使用RSA再次加密加密的图像像素。我们主要集中于增加加密层，并增加攻击者执行的解密复杂性。三个不同的加密层可以更有效地保护原始消息。关键字：密码学，仿射密码，加密，解密，RSA 1。引言密码系统可广泛使用，以确保敏感信息的保密和真实性。密码学允许我们以仅在接收器端被理解的方式传输数据。原始图像数据是明文，必须保持安全。这将加密到密码文本（加密图像数据）中，然后通过无抵押网络传输。在接收器端，将传输数据解密回到明文中。密码学的目的是确保发件人和接收器之间的高端通信，而不会丢失任何信息。安全性，指以下各个方面，数据完整性，身份验证和非纠正。隐域分析师试图打破数据的安全性，此过程被称为黑客入侵。有几种技术可以通过这些技术进行加密和解密。可以渗透加密系统的安全性（鲁棒性）。提议的密码系统没有这种类型的攻击。2。x是原始字母的数值。但是，拟议中的加密系统对颜色图像的安全性是由Affine Hill Cipher在SLN（FQ）和Mn（FQ）域进行的，具有Arnold Transformation。在本文中，我们提出了一种技术，使用Adgine-RSA加密系统加密和解密颜色图像，加密的图像像素再次使用RSA加密。仿射密码一个仿射密码是一种替代密码，其中字母内的每个字母都映射到其数字等效词，使用简单的数学功能加密，然后转换回字母。使用的公式意味着每个字母被模块化算术操作替换为另一个字母。使用仿射密码加密字母X的一般公式为：e（x）=（ax + b）mod m，其中：e（x）是加密字母。a和b是密码（整数）的钥匙。m是字母（字母数）的大小。这是一个简单的示例，让我们使用带有资本和小字母的英语字母abcdefghijklmnopqrstu
混沌图像加密：最新技术、生态系统和未来路线图
图像处理用于各种计算环境 [1、2]。图像处理技术利用不同的安全机制。在这些机制中，本文将重点关注加密，加密在图像处理 [3] 以及许多其他领域 [4-6] 中都至关重要。近年来，密码学研究界利用了不同技术和理论的进步，包括信息论 [7]、量子计算 [8]、神经计算 [9]、超大规模集成 (VLSI) 技术 [10]，尤其是混沌理论 [11]。所有上述理论都对图像加密产生了特别的影响。然而，在本文中，我们特别关注混沌理论在图像加密中的应用。混沌是指系统当前状态对先前状态（空间混沌）、初始条件（时间混沌）或两者（时空混沌）高度敏感的特性。这种敏感性使得混沌系统的输出或行为难以预测。混沌理论基于有序模式、结构化反馈回路、迭代重复、自组织、自相似、分形等，对混沌系统的明显无序性进行解释和公式化。混沌映射、吸引子和序列均指用于此公式化的数学结构。近年来，混沌系统、映射、吸引子和序列引起了研究界的极大兴趣 [ 12 , 13 ]。它们已用于从智能电网 [ 14 ] 到通信系统 [ 15 ] 等各种应用中的安全目的。特别是，混沌加密已用于加密除图像之外的各种内容类型 [ 1 , 2 ]。图 1 说明了图像加密如何与混沌理论在混沌图像加密中融合。图 1 首先介绍了我们将在本文其余部分使用的图标，以表示图像处理、加密、图像加密、混沌和混沌图像加密。此外，该图显示了图像处理如何加入加密，然后加入混沌理论，从而将混沌图像加密构建为一门科学分支和研究领域。
一种基于量子行走和混沌的高安全图像加密方案
摘要：随着第四代（4G）和第五代（5G）等通信技术的革命性进步，过去几十年来多媒体数据共享的使用急剧增加。研究人员提出了许多基于经典随机游走和混沌理论的图像加密算法，以便以安全的方式共享图像。本文提出用量子游走代替经典随机游走来实现高图像安全性。经典随机游走由于状态间的随机转换而表现出随机性，而量子游走则更具随机性，并通过波函数的叠加和干涉实现随机性。使用相关系数、熵、直方图、时间复杂度、像素变化率和统一平均强度等广泛安全指标对所提出的图像加密方案进行了评估。所有实验结果均验证了所提出的方案，并得出结论：所提出的方案具有高度安全性、轻量级和计算效率。在所提出的方案中，相关系数、熵、均方误差（MSE）、像素数变化率（NPCR）、统一平均变化强度（UACI）和对比度的值分别为0.0069、7.9970、40.39、99.60%、33.47和10.4542。
图像加密的AE，Blowfish，Twofish，Salsa20和Chacha20的比较分析
Rebar Khalid Muhammed A，Ribwar Rashid Aziz B，Alla Ahmad Hassan B，Aso Mohammed Aladdin C，Shaida Jumaa Saydah D，Tarik Ahmed。 div>Rashid E，Bryar Ahmad Hassan C，E div>
一种新颖的保守混乱驱动的动态DNA编码图像加密
最近，已经开发了许多基于混合DNA和混乱的图像加密算法。这些算法中的大多数利用混沌系统在分叉图中表现出耗散动力和周期性的窗口/图案以及参数空间附近共存的吸引子。因此，这种算法产生了几个弱键，从而使它们容易受到各种混乱的攻击。在本文中，我们提出了一种新型的保守性混沌标准MAP驱动的动态DNA编码（编码，加法，减法和解码），以进行图像加密。是第一个杂种DNA和基于保守的混乱图像加密算法，具有有效的有限键空间。所提出的图像加密算法是一种动态的DNA编码算法，即用于对每个像素不同规则进行编码，加法/减法，解码等的加密规则。是根据借助保守性混沌标准图生成的伪界序列随机选择的。我们提出了一种新型的方法，可以通过保守的混沌标准图生成伪随机序列，并在最严格的伪随机测试套件（NIST测试套件）中严格测试它们，然后在建议的图像加密算法中使用它们。我们的图像加密算法结合了独特的进纸和反馈机制，以生成和修改动态的一次性像素，这些像素被进一步用于加密普通图像的每个像素，从而在明文上和ciphertext上引起了所需的敏感性。在该算法中使用的所有控制伪序序列都是为参数的不同值（秘密键的一部分）而产生的，并通过混乱映射的迭代（在生成过程中）具有相互依赖性（因此在生成过程中），因此也具有极高的密钥灵敏度。绩效和安全分析已通过直方图分析，相关分析，信息熵分析，基于DNA序列的分析，感知质量分析，关键灵敏度分析，纯文本灵敏度分析，经典攻击分析等进行了广泛的执行。<结果是有希望的，并证明了该算法对各种常见的隐式分析攻击的鲁棒性。
基于残基号系统的S-box生成及其在AES中的应用用于图像加密
抽象 - 提供数据安全性现在比以往任何时候都更为重要，因为窃听者的目标和能力不断变化。因此，不同的开发人员正在创建使用各种创新技术的密码系统。标准密码（例如DES和AES）使用替换箱来确保数据的安全加密和解密。替换框（S-Box）是现代密码中用于保护数据的核心模块。这项研究引入了一种有效且直接的方法，该方法利用残基号系统（RNS）构建S-box。此外，AES算法使用生成的S-Box来加密数字图像。参数（例如熵，NPCR和UACI）有效地测量了所提出方法的安全性。绩效和比较研究的结果证实，所提出的S-box胜过现有方法，将其确立为在各种图像安全应用程序中使用加密使用的有力候选者。索引项-RNS，S-box，AES，图像加密，安全分析。
图像加密技术：全面评论
在各个领域中的重要工具，包括军事通信，医学成像，多媒体系统和互联网通信[2]。理论上可以将文本加密方法应用于图像加密，但由于图像的独特特征，实际的注意事项开始起作用。图像的大小通常更大，从而导致更长的加密和解密时间。另外，与文本不同，解密的图像不必与原始图像相同，从而引入了图像加密的灵活性。密码学的历史可以追溯到数千年的历史，从经常涉及笔和纸技术的经典加密方法发展为更柔和的方法。机械和机电设备的开发，例如二十世纪初期的Enigma转子机，标志着密码学的显着进步。随后的电子和计算旋转导致了日益复杂的加密方法。然而，这些加密技术的进展与密码分析技术的演变以及用于打破加密培养基的方法相似。本文提供了图像加密技术的广泛概述，重点介绍了基于混乱的图像加密领域，并利用数学混乱理论来增强安全性。基于混乱的加密特别适合在通过Internet和Open Networks传输过程中保护图像。它包括两个主要的策略：完整的加密和选择性加密。本文的结构如下：教派。最后，教派。在该领域内，探索了各种技术和方法，利用混乱理论的力量来增强加密算法并增强关键安全性。此外，本文探讨了基于混乱的图像加密方法的空间和频域实现，从而对其优势和应用提供了全面的理解。在整个论文中，我们突出显示了关键图像加密技术及其对现场的贡献。2提供了必不可少的背景信息，以帮助理解图像加密概念以及对现场研究的审查。第3节深入研究了图像加密技术的先前研究，包括对这些方法的比较分析。4提出了本文探索图像加密技术的总体结论。
关于数字图像安全性深度学习应用的调查
摘要。在数字时代，在社交媒体上共享图片已成为一个共同的隐私问题。为了防止私人图像被窃听并破坏，开发了安全有效的图像密封造影，图像加密和图像身份验证非常困难。深度学习为数字图像安全提供了解决方案。首先，我们就图像隐志中的深度学习应用做出了总体结论，以产生五个方面：封面图像，seego-image，嵌入变化概率，无封面隐肌和Steg-分析。第二，我们还将和比较了六个方面中使用的深度学习方法：图像加密从图像压缩，图像分辨率改进，图像对象检测和分类，钥匙生成，端到端图像加密和图像加密式分析。第三，我们从五个角度收集图像身份验证中的深度学习方法：图像伪造检测，图像产生，图像水印提取和检测，图像水印攻击以及图像水印。最后，我们总结了图像密集术，图像加密和图像身份验证中深度学习利用的未来研究方向。©2021光学仪器工程师协会（SPIE）[doi：10 .1117/1.OE.60.12.120901]