التعلم العميق يعزز أمن تشفير الصور: مناقشة رسالة ماجستير في كلية العلوم للبناتشهدت كلية العلوم للبنات مناقشة رسالة ماجستير للطالبة رنا سعيد حمدي، الموسومة: «توليد مفاتيح متعددة ديناميكية لخوارزمية التشفير المتقدمة باستخدام التعلم العميق في تشفير الصور».وتناولت الرسالة تقديم إطار عمل ديناميكي متقدم لتشفير الصور، يعتمد على دمج تقنيات التعلم العميق مع معيار التشفير المتقدم (AES)، بهدف رفع مستوى أمان البيانات المصورة وتقليل قابلية التنبؤ بالمفاتيح المستخدمة. ويقوم الإطار المقترح على توليد مفاتيح تشفير متعددة وغير متكررة، تُخصص ديناميكيًا لمكونات وكتل الصورة، بما يحد من إعادة استخدام المفاتيح ويعزز مقاومة الهجمات المختلفة.واعتمدت الدراسة نموذجين من نماذج التعلم العميق لتوليد المفاتيح؛ تمثل الأول في شبكة Wasserstein التوليدية التنافسية مع عقوبة التدرج (WGAN-GP)، التي أسهمت في توليد مفاتيح عالية الإنتروبيا ذات عشوائية قوية واستقرار تدريبي ملحوظ، فيما اعتمد النموذج الثاني على شبكة عصبية متكررة (RNN) لتوليد المفاتيح بشكل تسلسلي من خلال تعلم التبعيات الزمنية.وأظهرت النتائج التجريبية أن الصور المشفرة حققت قيم إنتروبيا شبه مثالية، مع انخفاض واضح في قيم PSNR، وتوزيعات هيستوغرام منتظمة، وارتباط بكسل شبه معدوم في جميع الاتجاهات. كما أكد تحليل حساسية المفاتيح أن التغييرات الطفيفة في المفاتيح المولدة تؤدي إلى اختلافات كبيرة في الصور المشفرة، ما يعكس قوة خصائص الانتشار والتشويش في النظام المقترح.وخلصت الرسالة إلى أن توليد المفاتيح المتعددة الديناميكي القائم على التعلم العميق يمثل حلاً فعالًا وقابلًا للتطوير، ويسهم بشكل جوهري في تعزيز أمان وكفاءة تشفير الصور، ولا سيما في التطبيقات التي تتطلب مستويات عالية من الحماية والموثوقية.
نشر بواسطة: زهراء عبود احمد
تاريخ: 13/10/2024
تاريخ: 09/10/2024
تاريخ: 08/09/2024
تاريخ: 02/02/2024
تاريخ: 15/01/2024