論文の概要: A High-Performance Fractal Encryption Framework and Modern Innovations for Secure Image Transmission
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.20374v1
- Date: Wed, 28 Jan 2026 08:37:10 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-01-29 15:46:06.847941
- Title: A High-Performance Fractal Encryption Framework and Modern Innovations for Secure Image Transmission
- Title(参考訳): セキュア画像伝送のための高性能フラクタル暗号化フレームワークと最新のイノベーション
- Authors: Sura Khalid Salsal, Eman Shaker Mahmood, Farah Tawfiq Abdul Hussien, Maryam Mahdi Alhusseini, Azhar Naji Alyahya, Nikolai Safiullin,
- Abstract要約: 古典的な暗号化アルゴリズムは、セキュリティ、画像の忠実性、計算効率のトレードオフに悩まされている。
これは、フーリエ変換に基づくフラクタル暗号を新しい画像暗号化法として提案することで実現される。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The current digital era, driven by growing threats to data security, requires a robust image encryption technique. Classical encryption algorithms suffer from a trade-off among security, image fidelity, and computational efficiency. This paper aims to enhance the performance and efficiency of image encryption. This is done by proposing Fractal encryption based on Fourier transforms as a new method of image encryption, leveraging state-of-the-art technology. The new approach considered here intends to enhance both security and efficiency in image encryption by comparing Fractal Encryption with basic methods. The suggested system also aims to optimise encryption/ decryption times and preserve image quality. This paper provides an introduction to Image Encryption using the fractal-based method, its mathematical formulation, and its comparative efficiency against publicly known traditional encryption methods. As a result, after filling the gaps identified in previous research, it has significantly improved both its encryption/decryption time and image fidelity compared to other techniques. In this paper, directions for future research and possible improvements are outlined for attention.
- Abstract(参考訳): 現在のデジタル時代は、データセキュリティに対する脅威の増大を契機に、堅牢な画像暗号化技術を必要としている。
古典的な暗号化アルゴリズムは、セキュリティ、画像の忠実性、計算効率のトレードオフに悩まされている。
本稿では,画像暗号化の性能と効率を向上させることを目的とする。
これは、フーリエ変換をベースとしたフラクタル暗号を、最先端技術を活用した画像暗号化の新たな方法として提案することで実現される。
ここで考慮された新しいアプローチは、フラクタル暗号化と基本手法を比較することにより、画像暗号化におけるセキュリティと効率の両方を強化することを目的としている。
提案システムは,暗号化/復号化時間を最適化し,画質を維持することを目的とする。
本稿では,フラクタル法を用いた画像暗号化,その数学的定式化,および従来の暗号化手法との比較効率について紹介する。
その結果、従来の研究で特定されたギャップを埋めた後、他の技術と比較して、暗号化/復号化時間と画像の忠実度を著しく改善した。
本稿では,今後の研究の方向性と改善の可能性について概説する。
関連論文リスト
- Image Encryption Using DNA Encoding, Snake Permutation and Chaotic Substitution Techniques [0.7743851353380347]
本稿では,DNAエンコーディング,ヘビ置換,カオス置換技術を用いた新しい画像暗号化手法を提案する。
DNAエンコーディングとヘビ置換モジュールは、ピクセルの効果的なスクランブルを保証する。
混乱部分には、3つのSボックスからランダムに選択された画素値を代用するカオス置換技術が実装されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-03-12T03:54:37Z) - Secure Semantic Communication With Homomorphic Encryption [52.5344514499035]
本稿では,SemCom に準同型暗号を適用する可能性について検討する。
タスク指向のSemComスキームを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-01-17T13:26:14Z) - Enabling Practical and Privacy-Preserving Image Processing [5.526464269029825]
ホモモルフィック暗号化(FHE)は、暗号化されたデータの計算を可能にし、復号化を必要とせずに機密性を保存する。
従来のFHEメソッドは、ピクセルの代わりにモノリシックなデータブロックで画像を暗号化することが多い。
CKKS方式に基づく画素レベルの同型暗号化手法iCHEETAHを提案し,実装する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-09-05T14:22:02Z) - Deep Learning and Chaos: A combined Approach To Image Encryption and Decryption [1.8749305679160366]
本稿では,新しい3次元ハイパーカオスマップ,2次元メムリスタマップ,畳み込みニューラルネットワーク(CNN)からのハイパーカオス信号を用いた新しい画像暗号化と復号化アルゴリズムを提案する。
暗号アルゴリズムのロバスト性は、キー感度分析(キー要素に対するアルゴリズムの平均感度)によって示される。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-24T16:56:22Z) - A Hybrid Image Encryption Scheme based on Chaos and a DPA-Resistant Sbox [0.0]
最近、Khalid M. Hosnyは、6DハイパーカオスマッピングとQ-Fibonacci行列に基づく画像暗号化スキームを発表した。
本稿では、Khaled Hosnyの設計に基づいて、暗号化のセキュリティと効率を改善した新しい効果的な設計を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-23T15:26:15Z) - Perceptual Image Compression with Cooperative Cross-Modal Side
Information [53.356714177243745]
本稿では,テキスト誘導側情報を用いた新しい深層画像圧縮手法を提案する。
具体的には,CLIPテキストエンコーダとSemantic-Spatial Awareブロックを用いてテキストと画像の特徴を融合する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-23T08:31:11Z) - Human-imperceptible, Machine-recognizable Images [76.01951148048603]
より良い開発AIシステムと、センシティブなトレーニングデータから距離を置くことの間の、ソフトウェアエンジニアに関する大きな対立が露呈している。
画像が暗号化され、人間に認識され、機械に認識される」という、効率的なプライバシー保護学習パラダイムを提案する。
提案手法は,機械が認識可能な情報を保存しながら,暗号化された画像が人間に認識されなくなることを保証できることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-06T13:41:37Z) - RiDDLE: Reversible and Diversified De-identification with Latent
Encryptor [57.66174700276893]
本研究は、Reversible and Diversified De-identification with Latent Encryptorの略であるRiDDLEを提示する。
事前に学習したStyleGAN2ジェネレータ上に構築されたRiDDLEは、潜伏空間内の顔のアイデンティティを暗号化して復号する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-09T11:03:52Z) - SISA: Securing Images by Selective Alteration [0.0]
画像の部分暗号化と完全暗号化の比較分析を行った。
画像全体を暗号化したり、ぼやけたりするのではなく、選択した領域のみをエンコードします。
Mask-RCNNやYOLOといった機械学習アルゴリズムを利用して、関心領域を選択します。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-20T05:31:47Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。