HYPERCHAOS ENCRYPTS MEDICAL IMAGES FOR IOMT

Author:

Бексаев Николай Сергеевич,Краснов Алексей Геннадьевич,Кустов Владимир Николаевич

Abstract

Безопасность изображения очень важна в области медицинской визуализации. Чтобы защитить медицинские изображения, было проведено много исследований. Поскольку шифрование исключает потерю данных, оно является наилучшим средством обеспечения секретности изображений. Традиционные методы шифрования, с другой стороны, их трудно применить к электронным медицинским данным из-за ограничений по размеру данных, избыточности и масштабируемости, особенно когда данные о пациентах передаются по разным сетям. В результате, поскольку изображения отличаются от текста с точки зрения потери данных и конфиденциальности, пациенты могут потерять конфиденциальность своих данных. Исследователи обнаружили эти недостатки в системе безопасности, и предложили различные способы шифрования изображений для устранения проблемы. Чтобы создать безопасное решение для шифрования изображений для бизнеса здравоохранения в этом исследовании предлагается эффективный и легкий алгоритм шифрования. Предлагаемый облегченный алгоритм шифрования сначала разделяет изображение на несколько кластеров, а затем использует перестановки на основе кластеров. После этого можно было бы использовать другие процедуры, такие как диффузия и модуляция. Предложенный метод изучается, анализируется, и сравнивается с традиционными методами шифрования с точки зрения информационной безопасности и временной сложности. Была проведена оценка эффективности предложенного метода, используя ряд тестовых изображений. Несколько экспериментов показывают, что предложенная методология построения криптосистем медицинских изображений более эффективна, чем существующие подходы. Image security is very important in the field of medical imaging. A lot of research has been done to protect medical images. Since encryption eliminates data loss, it is the best way to ensure the secrecy of images. Traditional encryption methods, on the other hand, are difficult to apply to electronic medical data due to limitations in data size, redundancy and scalability, especially when patient data is transmitted over different networks. As a result, because images differ from text in terms of data loss and privacy, patients may lose the privacy of their data. The researchers discovered these security flaws and suggested various ways to encrypt images to fix the problem. To create a secure image encryption solution for the healthcare business, this study proposes an efficient and lightweight encryption algorithm. The proposed lightweight encryption algorithm first divides the image into several clusters, and then uses cluster-based permutations. After that, other procedures such as diffusion and modulation could be used. The proposed method is studied, analyzed and compared with traditional encryption methods in terms of information security and time complexity. The effectiveness of the proposed method was evaluated using a number of test images. Several experiments show that the proposed methodology for constructing cryptosystems of medical images is more effective than existing approaches.

Publisher

Crossref

Reference44 articles.

1. Абд Эль-Латиф А.А., Ниу Х.: Гибридная хаотическая система и циклическая эллиптическая кривая для шифрования изображений. AEU-Международный журнал электроники и коммуникаций 67(2), 136-143 (2013). https://doi.org/10.1016/j.aeue.2012.07.004.

2. Чавушоглу Ю., Качар С., Пехливан И., Зенгин А.: Разработка алгоритма безопасного шифрования изображений с использованием нового s-box на основе хаоса. Хаос, солитоны и фракталы 95, 92-101 (2017). https://doi.org/10.1016/j.chaos.2016.12.018.

3. Чун-Лай Л., Си-Мин Ю.: Новая гиперхаотическая система и ее адаптивное управление отслеживанием. Acta Physica Sinica 61(4) (2012). https://doi.org/10.7498/aps.61.040504.

4. Фанг Д., Сан С.: Новый алгоритм безопасного шифрования изображений, основанный на гиперхаотической карте 5d. Plos one 15(11), e0242110 (2020). https://doi.org/10.1371/journal.pone.0242110.

5. Гафси М., Абасси Н., Хаджаджи М.А., Малек Дж., Мтибаа А.: Улучшенная криптосистема на основе хаоса для шифрования и дешифрования медицинских изображений. Научное программирование 2020 (2020). https://doi.org/10.1155/2020/6612390.

同舟云学术

1.学者识别学者识别

2.学术分析学术分析

3.人才评估人才评估

"同舟云学术"是以全球学者为主线,采集、加工和组织学术论文而形成的新型学术文献查询和分析系统,可以对全球学者进行文献检索和人才价值评估。用户可以通过关注某些学科领域的顶尖人物而持续追踪该领域的学科进展和研究前沿。经过近期的数据扩容,当前同舟云学术共收录了国内外主流学术期刊6万余种,收集的期刊论文及会议论文总量共计约1.5亿篇,并以每天添加12000余篇中外论文的速度递增。我们也可以为用户提供个性化、定制化的学者数据。欢迎来电咨询!咨询电话:010-8811{复制后删除}0370

www.globalauthorid.com

TOP

Copyright © 2019-2024 北京同舟云网络信息技术有限公司
京公网安备11010802033243号  京ICP备18003416号-3