PSO-based image encryption scheme using modular integrated logistic exponential map

混乱的 加密 粒子群优化 计算机科学 钥匙(锁) 模块化设计 数据挖掘 算法 逻辑图 熵(时间箭头) 群体行为 理论计算机科学 人工智能 计算机网络 量子力学 计算机安全 操作系统 物理
作者
Ömer Koçak,Uğur Erkan,Abdurrahim Toktaş,Suo Gao
出处
期刊:Expert Systems With Applications [Elsevier]
卷期号:237: 121452-121452 被引量:118
标识
DOI:10.1016/j.eswa.2023.121452
摘要

Image encryption (IE) has been essential for internet-based storing and transferring in recent years. Effective chaotic systems play a crucial role in IE schemes which widely depend on chaotic maps and keys. However, the existing chaotic maps suffer from low performance and narrow chaotic ranges, and they utilize casual key generation approaches rather than optimum keys. In this study, an IE scheme based on key optimization using particle swarm optimization (PSO) algorithm and a novel modular integrated logistic exponential (MILE) map is presented. The chaotic performance of the MILE map is validated across a comparison with the existing maps thorough measurements such as LE, SE, 0–1 Test, and PE with means values of 12.0000, 2.1866, 0.9981, and 0.9998, respectively. The key is optimized on a small part of the image to be encrypted instead of the whole image that is employed by the existing works. That is why the IE scheme is faster than those works. Afterward, the PSO-based IE scheme is undergone reliable crypto-analyses and attacks. It is also verified through a comparison with the existing IE schemes. The proposed IE scheme is the best owing to having exceptional mean values of key sensitivity 99.6117, variance 893.12, χ2 222.4057, information entropy 7.9994, NPCR 99.6090, and UACI 33.4662. Thanks to the MILE map, the PSO-based IE scheme demonstrates excellent numerical and visual encryption results.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
qin发布了新的文献求助10
刚刚
1秒前
研友_VZG7GZ应助吗喽采纳,获得10
1秒前
852应助ya采纳,获得10
1秒前
apiaji应助Ss采纳,获得20
1秒前
F_u完成签到,获得积分10
1秒前
囙氼仚完成签到,获得积分10
1秒前
1秒前
2秒前
qda关闭了qda文献求助
2秒前
科研通AI6应助55555558采纳,获得10
2秒前
Owen应助野性的沉鱼采纳,获得10
3秒前
上官若男应助Nymeria采纳,获得30
3秒前
3秒前
唠叨的谷秋完成签到,获得积分20
3秒前
闪耀章鱼发布了新的文献求助10
3秒前
李文浩发布了新的文献求助10
4秒前
彭秋期完成签到,获得积分20
4秒前
一切皆有利于我完成签到,获得积分10
4秒前
4秒前
4秒前
归尘发布了新的文献求助10
4秒前
漂亮幻然完成签到,获得积分10
4秒前
4秒前
林夏完成签到,获得积分10
5秒前
爆米花应助我想静静采纳,获得100
5秒前
5秒前
5秒前
5秒前
6秒前
qweqwe完成签到,获得积分10
6秒前
沉默寄凡发布了新的文献求助10
6秒前
汤飞柏发布了新的文献求助10
7秒前
酷炫的忆山完成签到,获得积分10
7秒前
科研小白发布了新的文献求助10
7秒前
iAlvinz完成签到,获得积分10
7秒前
英俊的铭应助CCCC采纳,获得10
7秒前
7秒前
图图应助楼下太吵了采纳,获得10
7秒前
7秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
List of 1,091 Public Pension Profiles by Region 1561
Binary Alloy Phase Diagrams, 2nd Edition 1200
Holistic Discourse Analysis 600
Atlas of Liver Pathology: A Pattern-Based Approach 500
Latent Class and Latent Transition Analysis: With Applications in the Social, Behavioral, and Health Sciences 500
Using Genomics to Understand How Invaders May Adapt: A Marine Perspective 400
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 纳米技术 计算机科学 内科学 化学工程 复合材料 物理化学 基因 遗传学 催化作用 冶金 量子力学 光电子学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 5506003
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 4601533
关于积分的说明 14477031
捐赠科研通 4535471
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2485413
邀请新用户注册赠送积分活动 1468399
关于科研通互助平台的介绍 1440873