パブリッククラウドでのセキュアなグレースケール画像リポジトリホスティングのためのカスタムハッシュアルゴリズム

科学分野:

• コンピュータサイエンス
• 情報セキュリティ
• クラウドコンピューティング

背景:

• ストレージおよび送信中のデータ侵害は、デジタルテクノロジーにおいて重大な課題をもたらします。
• 従来のデータ損失防止（DLP）方法は、大量のデータ量に対処するのに苦労しています。
• クラウドコンピューティングは、データセキュリティと管理のためのスケーラブルで堅牢なソリューションを提供します。

研究 の 目的:

• グレースケール画像のデジタルフィンガープリントを生成するためのカスタムブロックベースハッシュアルゴリズムを提案すること。
• データ整合性を強化し、改ざん検出を可能にし、クラウドに保存された画像の改ざんされた領域を正確に識別すること。
• ユーザーレベルの認証を組み込み、実用的なアプリケーションのためのGUIを開発すること。

主な方法:

• 画像ハッシュ値を生成するためのカスタムブロックベースハッシュアルゴリズムを開発しました。
• デジタルフィンガープリントのセキュアなストレージと管理のためのクラウド環境を実装しました。
• ユーザーレベルの認証を統合し、ハッシュ生成と改ざん検証のためのグラフィカルユーザーインターフェース（GUI）を作成しました。

主要な成果:

• 提案されたアルゴリズムは、改ざん防止のためのデジタルフィンガープリントを画像全体（256x256）に対して正常に生成します。
• 生成されたダイジェストと元のダイジェストを比較することにより、整合性検証が達成されます。
• このアルゴリズムは、整合性コード、衝突特性、およびアバランシェ効果に関する定量的および定性的なテストで良好なパフォーマンスを示しました。

結論:

• カスタムブロックベースハッシュアルゴリズムは、クラウドストレージにおける画像データの整合性と改ざん検出を効果的に保証します。
• GUIとユーザー認証を含む開発されたフレームワークは、画像セキュリティを管理するためのセキュアでユーザーフレンドリーなソリューションを提供します。
• 提案された方法は、クラウド環境でのデータ侵害と戦うためのスケーラブルで信頼性の高いアプローチを提供します。