論文の概要: CellSecure: Securing Image Data in Industrial Internet-of-Things via Cellular Automata and Chaos-Based Encryption
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.11476v1
- Date: Wed, 20 Sep 2023 17:22:01 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-19 04:10:47.734874
- Title: CellSecure: Securing Image Data in Industrial Internet-of-Things via Cellular Automata and Chaos-Based Encryption
- Title（参考訳）: CellSecure: セルオートマタとカオスベースの暗号化による産業用インターネットにおける画像データのセキュア化
- Authors: Hassan Ali, Muhammad Shahbaz Khan, Maha Driss, Jawad Ahmad, William J. Buchanan, Nikolaos Pitropakis,
- Abstract要約: 本稿では,産業用IoT(IIoT)とCPS(Cyber-Physical Systems)に適した,堅牢な画像暗号化アルゴリズムを提案する。
このアルゴリズムはルール30セルオートマトンとカオススクランブルと置換を組み合わせる。
その結果,エントロピーは7.99で,相関は0.002であった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.4996518152484413
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: In the era of Industrial IoT (IIoT) and Industry 4.0, ensuring secure data transmission has become a critical concern. Among other data types, images are widely transmitted and utilized across various IIoT applications, ranging from sensor-generated visual data and real-time remote monitoring to quality control in production lines. The encryption of these images is essential for maintaining operational integrity, data confidentiality, and seamless integration with analytics platforms. This paper addresses these critical concerns by proposing a robust image encryption algorithm tailored for IIoT and Cyber-Physical Systems (CPS). The algorithm combines Rule-30 cellular automata with chaotic scrambling and substitution. The Rule 30 cellular automata serves as an efficient mechanism for generating pseudo-random sequences that enable fast encryption and decryption cycles suitable for real-time sensor data in industrial settings. Most importantly, it induces non-linearity in the encryption algorithm. Furthermore, to increase the chaotic range and keyspace of the algorithm, which is vital for security in distributed industrial networks, a hybrid chaotic map, i.e., logistic-sine map is utilized. Extensive security analysis has been carried out to validate the efficacy of the proposed algorithm. Results indicate that our algorithm achieves close-to-ideal values, with an entropy of 7.99 and a correlation of 0.002. This enhances the algorithm's resilience against potential cyber-attacks in the industrial domain.
- Abstract（参考訳）: IIoT(Industrial IoT)とIndustrial 4.0の時代には、セキュアなデータ伝送が重要な問題となっている。
センサーが生成する視覚データやリアルタイムリモート監視から、生産ラインの品質管理まで、さまざまなIIoTアプリケーションで画像が広く送信され利用されています。
これらの画像の暗号化は、運用の整合性、データの機密性、分析プラットフォームとのシームレスな統合を維持するために不可欠である。
本稿では,IIoTとCyber-Physical Systems(CPS)に適した,堅牢な画像暗号化アルゴリズムを提案することで,これらの重要な問題に対処する。
このアルゴリズムはルール30セルオートマトンとカオススクランブルと置換を組み合わせる。
Rule 30セルオートマトンは、産業環境でリアルタイムセンサーデータに適した高速な暗号化および復号サイクルを可能にする擬似ランダムシーケンスを生成するための効率的なメカニズムとして機能する。
最も重要なことは、暗号化アルゴリズムにおいて非線形性を誘導することである。
さらに、分散産業ネットワークのセキュリティに不可欠なアルゴリズムのカオス範囲とキースペースを増やすために、ハイブリッドカオスマップ、すなわちロジスティック・サインマップを利用する。
提案アルゴリズムの有効性を検証するために,大規模セキュリティ解析を行った。
その結果,エントロピーは7.99で,相関は0.002であった。
これにより、産業領域における潜在的なサイバー攻撃に対するアルゴリズムのレジリエンスが向上する。
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