多个医疗图像的加密算法基于一个新的混乱系统和奇偶偶分离策略
Chunyun Xu1, Yubao Shang2, Yongwei Yang3
1Department of Dermatology, Maternity and Child Health Hospital of Qinhuangdao, Qinhuangdao, 066000, China.
Scientific reports
|January 22, 2025
概括
这项研究引入了一种新的混乱系统 (TLCMCML) 用于多图像医疗图像加密. 该算法通过处理感兴趣的区域,然后加密连接的图像来提高安全性和效率.
科学领域:
- 计算机科学 计算机科学
- 信息安全 信息安全
- 医疗成像医学成像
背景情况:
- 越来越重视信息技术中的数据安全.
- 医疗图像包含敏感的个人数据,需要强有力的隐私措施.
- 医疗图像未经授权的披露可能会产生严重的后果.
研究的目的:
- 提出一个新的多图像医疗图像加密算法,使用一个新的混乱系统 (TLCMCML).
- 为了提高医疗图像加密的安全性和效率.
- 解决在数字医疗记录中保护敏感患者信息的关键需求.
主要方法:
- 介绍了一种名为TLCMCML的新型混乱系统.
- 在已识别的感兴趣区域 (ROI) 上应用一个独立的混技术,使用奇偶交错.
- 通过横向连接将多个医疗图像集成到一个大尺度图像中.
- 在集成图像上实现同步的位级变换-扩散加密机制.
主要成果:
- 经过广泛的测试,证实了安全性和效率的提高.
- 信息分析表明加密图像具有很高的随机性和不可预测性.
- 邻近的像素相关性检查表明,相关性显著减少,这对安全至关重要.
- 不同的攻击模拟和强度评估证实了算法的抵御常见攻击的能力.
结论:
- 拟议的多图像医疗图像加密算法,利用TLCMCML混乱系统,提供了卓越的加密效率.
- 这种双重方法有效地平衡了高安全性和优化加密效率.
- 该算法提供了一个强大的解决方案,以保护敏感的医学成像数据的隐私.
