Nesnelerin interneti uygulamalarında kaos temelli görüntü şifreleme

Bilişim sistemlerinin gelişmesi ve Nesnelerin İnterneti (IoT) cihazlarının yaygınlaşmasıyla, veri güvenliği kritik bir önem kazanmıştır. Karmaşık algoritmaların kullanılabildiği standart bilgisayar sistemlerinin aksine, IoT cihazlarının sınırlı donanım kapasiteleri, hafif ve özelleştirilmiş şifreleme çözümlerini zorunlu kılmaktadır. Bu vizyon ile bu çalışmada, IoT ortamları için kaos temelli görüntü şifreleme algoritmaları kategorisinde iki farklı hafif ve verimli görüntü şifreleme yöntemi önerilmiştir. Birinci yöntem, Köşe Geçiş Algoritması (KGA) piksel karıştırma yöntemiyle görütü şifreleme kategorisinde yer almaktadır. Kaos tabanlı yayılma yöntemleriyle entegre olan KGA, kapsamlı bir şifreleme şeması oluşturmakta ve sıkı istatistiksel ve diferansiyel özellikler göstermektedir. KGA algoritmasında piksel karıştırma algoritmalarıyla yapılan çalışmalar kıyaslanmış ve önerdiğimiz algoritmanın avantajları gözler önüne serilmeye çalışılmıştır. KGA ile benzer üç algoritmanın işlem süreleri karşılaştırılmıştır. Sonuç olarak yapılan tüm testlerde önerilen algoritma alternatiflerine göre daha iyi sonuçlar vermiştir. Ayrıca ilgili çalışmalar arasında xvi UACI, NPCR, PSNR ve entropi değerleri üzerinden karşılaştırmalar değerlendirilmiştir. Sonuç olarak UACI ve NPCR için en iyi sonuçlar önerilen algoritmadan elde edilmiştir. Diğer değerlendirme ölçütleri olan PSNR ve entropi de kabul edilen aralıktadır. İkinci yöntem ise çok katmanlı Doğrusal Olmayan Permütasyon Çatısı (DOPÇ) 2B matris dönüşüm temelli bir şifreleme yaklaşımı sunmaktadır. Standart 2B matris haritalama yöntemlerinin aksine, DOPÇ'nin permütasyon matris üzerindeki adım sayısı değişkendir ve algoritmanın gerçekleştirilme aşamalarında 3 farklı 1B kaotik harita (zaslavsky, chebyshev ve lojistik harita) kullanarak şifreleme karmaşıklığı artırılmaktadır. Her iki yöntemin de detaylı performans değerlendirmeleri sunulmuş ve benzer yöntemlerle karşılaştırılmıştır. Test sonuçları, önerilen algoritmaların alternatiflerine kıyasla yüksek şifreleme karmaşıklığına ve düşük işlem zamanında ulaştığını göstermektedir. KGA yöntemi, NPCR ve UACI değerlendirme kriterlerinde 99,6093 ve 33,4648 değerleri ile beklenen değerden çok az sapma göstererek, IoT sistemlerinin sıkı güvenlik gereksinimlerini karşılamaktadır. DOPÇ yöntemi, şifreleme adımlarını görüntüyü tek bir gezintide tamamlayarak yüksek verimlilik sunmaktadır. 14 SIPI veri kümesi görüntüsü üzerinde yapılan testlerde DOPÇ ortalama NPCR 99,6122, UACI 33,4690 ve bilgi entropisi 7,9993 değerleri elde edilmiştir. Her iki yöntemin yüksek anahtar alanı sayesinde kaba kuvvet saldırılarına dayanıklı olduğu gösterilmiştir