Fugu-MT 論文翻訳(概要): A Novel Feature-Aware Chaotic Image Encryption Scheme For Data Security and Privacy in IoT and Edge Networks

論文の概要: A Novel Feature-Aware Chaotic Image Encryption Scheme For Data Security and Privacy in IoT and Edge Networks

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.00593v1
Date: Thu, 01 May 2025 15:26:48 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-05-02 19:15:55.353641
Title: A Novel Feature-Aware Chaotic Image Encryption Scheme For Data Security and Privacy in IoT and Edge Networks
Title（参考訳）: IoTとエッジネットワークにおけるデータセキュリティとプライバシのための新しい特徴認識カオス画像暗号化スキーム
Authors: Muhammad Shahbaz Khan, Ahmed Al-Dubai, Jawad Ahmad, Nikolaos Pitropakis, Baraq Ghaleb,
Abstract要約: IoT(Internet of Things)とエッジネットワークにおけるイメージデータのセキュリティは非常に重要です。 AESやRSAといった従来の暗号化アルゴリズムは、リソースに制約のあるIoTデバイスでは計算コストがかかる。本稿では,新しい特徴認識カオス画像暗号化方式を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.0189209920381774
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: The security of image data in the Internet of Things (IoT) and edge networks is crucial due to the increasing deployment of intelligent systems for real-time decision-making. Traditional encryption algorithms such as AES and RSA are computationally expensive for resource-constrained IoT devices and ineffective for large-volume image data, leading to inefficiencies in privacy-preserving distributed learning applications. To address these concerns, this paper proposes a novel Feature-Aware Chaotic Image Encryption scheme that integrates Feature-Aware Pixel Segmentation (FAPS) with Chaotic Chain Permutation and Confusion mechanisms to enhance security while maintaining efficiency. The proposed scheme consists of three stages: (1) FAPS, which extracts and reorganizes pixels based on high and low edge intensity features for correlation disruption; (2) Chaotic Chain Permutation, which employs a logistic chaotic map with SHA-256-based dynamically updated keys for block-wise permutation; and (3) Chaotic chain Confusion, which utilises dynamically generated chaotic seed matrices for bitwise XOR operations. Extensive security and performance evaluations demonstrate that the proposed scheme significantly reduces pixel correlation -- almost zero, achieves high entropy values close to 8, and resists differential cryptographic attacks. The optimum design of the proposed scheme makes it suitable for real-time deployment in resource-constrained environments.
Abstract（参考訳）: モノのインターネット(IoT)とエッジネットワークにおける画像データのセキュリティは、リアルタイムな意思決定のためのインテリジェントなシステムのデプロイが増えているため、極めて重要である。 AESやRSAといった従来の暗号化アルゴリズムは、リソース制約のあるIoTデバイスには計算コストがかかり、大容量の画像データには効果がないため、プライバシ保護の分散学習アプリケーションでは効率が悪い。これらの問題に対処するため,本稿では,FAPS(Feature-Aware Pixel Segmentation)とChaotic Chain PermutationおよびConfusion(コンフュージョン)機構を統合して,効率を保ちながらセキュリティを向上する新しい特徴認識カオス画像暗号化手法を提案する。提案手法は,(1)高エッジ強度特徴と低エッジ強度特徴に基づいて画素を抽出・再構成するFAPS,(2)SHA-256ベースの動的更新キーを用いたロジスティックカオスマップを用いたカオス連鎖置換,(3)ビットワイドXOR演算に動的に生成されたカオスシード行列を利用するカオス連鎖融合の3段階からなる。大規模なセキュリティと性能評価により、提案手法はピクセル相関を著しく低減し、ほぼゼロとなり、高いエントロピー値が8に近づき、差分暗号攻撃に抵抗することを示した。提案手法の最適設計により,資源制約のある環境におけるリアルタイム展開に適している。

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