Securing critical information: An image cryptography digital based on multi level cryptographic

Görüntü şifrelemenin önemi, özellikle nesnelerin internetinin (IoT) olağanüstü büyümesinin ardından ve dijital görüntüleri yakalama ve aktarmanın basitliği nedeniyle önemli ölçüde artmıştır. Birkaç şifreleme yaklaşımı olmasına rağmen, görüntü kriptografisi ile kaotik, başlangıç ​​koşullarına ve kontrol parametre değerine duyarlılığı nedeniyle görüntü uygulamaları için en uygun yaklaşım olarak kabul edilir. Bu araştırma, kriptanalizi olanaksız kılmak için istatistiksel bilgilerden arındırılmış şifreli bir görüntü oluşturmayı amaçlamaktadır. Bu nedenle, bu tezde, karışıklık ve yayılmaya dayalı Çok Katmanlı Kaotik Haritalar (MLCM) adı verilen yeni bir yöntem tanıtılmıştır. Temel olarak, karıştırma yöntemi, piksel permütasyon yönteminde kullanılacak rasgele sayılar üretmek için Hassas Lojistik Harita (SLM), Hénon Haritası ve ek beyaz Gauss gürültüsünü kullanır. Bununla birlikte, difüzyon yöntemi, rastgele matris oluşturmak için Genişletilmiş Bernoulli Haritası (EBM), Tinkerbell, Burgers ve Ricker haritalarını kullanır. Bitişik pikseller arasındaki korelasyon, çok küçük bir değere (x10-3) sahip olacak şekilde en aza indirildi. Ayrıca, kaba kuvvet saldırısını engellemek için anahtar hassasiyet göz önünde bulundurularak anahtar alanı çok büyük (2^450) olacak şekilde genişletildi. Son olarak, bir histogram tüm oluşumlarda mükemmel bir şekilde eşit olacak şekilde idealleştirildi ve elde edilen bilgi entropisi ideal değere (8) eşitti; bu, elde edilen şifreli görüntünün histogramın değeri ve değeri açısından istatistiksel özelliklerden arınmış olduğu anlamına gelir. bilgi entropisinin değeri. Bulgulara dayalı olarak, önerilen karıştırma ve yayılma yöntemlerinin oluşturulan rastgele dizilerinin yüksek rastgeleliği, her tür kriptanaliz saldırısına karşı sağlam bir görüntü şifreleme çerçevesi üretme yeteneğine sahiptir.