DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-025-33319-6
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/41535419
تاريخ النشر: 2026-01-14
المؤلف: Fatima Koulouh وآخرون
الموضوع الرئيسي: تشفير الصور/الإشارات المعتمد على الفوضى
نظرة عامة
تقدم هذه الورقة البحثية طريقة تشفير جديدة للصور الملونة تستفيد من تقنيات التشفير الهجينة، وتحديداً خرائط الجيب وتطبيق مزدوج لخريطة لوجستية. تتكشف عملية التشفير على عدة مراحل: أولاً، يتم تحويل الصورة الملونة إلى مصفوفة بحجم \( M \times N \)، ويتم توليد تسلسلات لكل قناة لونية (أحمر، أخضر، أزرق) باستخدام خرائط الجيب. يتم إجراء عملية XOR بت بت بين المصفوفة وهذه التسلسلات لإنتاج الصورة المشفرة الأولية. بعد ذلك، يتم تطبيق الخريطة اللوجستية على هذه النتيجة، مع تكرار توليد التسلسل، مما يؤدي إلى صورة مشفرة ثانية. تتضمن المرحلة النهائية إعادة تطبيق الخريطة اللوجستية مع معلمات معدلة، مما يعزز الأمان. تظهر الطريقة فعاليتها من خلال التحليل المقارن، حيث تحقق معامل ارتباط متوسط قدره -0.00014، وNPCR بنسبة 99.61%، وUACI بنسبة 33.61%، وانتروبيا قدرها 7.9992، وPSNR قدره 8.60 ديسيبل، مع متوسط زمن تشفير قدره 0.445 ثانية لصورة ملونة بحجم 512×512.
في الختام، فإن تقنية التشفير المقترحة، التي تجمع بين الخرائط اللوجستية وخرائط الجيب مع طبقة إضافية من الأمان من خلال تطبيقات مزدوجة للخريطة اللوجستية، تلبي بفعالية معايير الارتباك داخل أنظمة التشفير. يتم تقييم الطريقة بدقة باستخدام مقاييس متنوعة، بما في ذلك الانتروبيا، وتحليل الهيستوغرام، ومعاملات الارتباط، وتقييمات الهجمات التفاضلية (NPCR، UACI، MSE، PSNR). بينما تعزز هذه الطريقة بشكل كبير أمان الصورة ومرونتها ضد الهجمات، إلا أنها تظهر بعض القيود، مثل الحساسية للظروف الأولية والتكاليف الحاسوبية المحتملة لمجموعات البيانات الأكبر. ستسعى الأبحاث المستقبلية إلى تحسين الكفاءة واستكشاف نماذج فوضوية أعلى الأبعاد أو هجينة لتعزيز قوة التشفير بشكل أكبر.
مقدمة
تتناول مقدمة هذه الورقة القضية الحرجة لتأمين الصور الملونة، وهو أمر ضروري لنقل المعلومات المرئية بشكل آمن وحماية البيانات الرسومية الحساسة. غالباً ما تفشل طرق التشفير التقليدية، مثل AES وDES، عند تطبيقها على بيانات الصور بسبب حجمها الكبير، والازدواجية العالية، والارتباط القوي بين البكسلات. للتغلب على هذه القيود، يقترح المؤلفون نهجاً جديداً يستفيد من الخصائص القوية لخرائط الجيب بالتزامن مع التحولات الفوضوية أحادية البعد، وتحديداً خرائط الجيب واللوجستية، لتعزيز أمان الصور الملونة.
تستفيد الطريقة المقترحة من السلوك الفوضوي الحتمي لخرائط الجيب لتوليد تسلسلات عشوائية زائفة آمنة للغاية، مما يعزز عملية التشفير ضد الهجمات التحليلية. بالإضافة إلى ذلك، يزيد التطبيق المزدوج لخرائط اللوجستية من تعقيد الخوارزمية، مما يحسن من مقاومتها للوصول غير المصرح به. من خلال دمج هاتين التقنيتين الفوضويتين، يهدف المؤلفون إلى إنشاء نظام تشفير قوي يحمي بفعالية الصور الملونة من محاولات التسلل. توضح الورقة الأسس النظرية لهذه الطرق، ودمجها في مخطط التشفير المقترح، والمساهمات المتوقعة في مجال أمان الصور الملونة.
طرق
في هذا القسم، يوضح المؤلفون إعداد التجربة والنتائج لطريقة تشفير الصور المقترحة. تم إجراء التجارب على معالج Intel(R) Core (TM) i7-4600U باستخدام Python 3.12، مع مكتبات مثل NumPy وPillow. تم استخدام مجموعة بيانات من صور ملونة بدقة 32 بت بأحجام مختلفة، وتم قياس أوقات التنفيذ لخوارزمية التشفير باستخدام وحدة الوقت في Python. تشير النتائج إلى أن زمن التنفيذ يتناسب تقريباً مع عدد البكسلات في الصور، حيث تستغرق الصور متوسطة الحجم (512×512) حوالي 0.445 ثانية، وتستغرق الصور الأكبر (1024×1024) حوالي 1.747 ثانية، مما يشير إلى أن الطريقة مناسبة للتطبيقات التي تعطي الأولوية للأمان على الأداء في الوقت الحقيقي.
بالإضافة إلى ذلك، يقدم المؤلفون مقارنة لمعاملات الارتباط بين البكسلات المجاورة لطريقتهم مقابل عدة تقنيات تشفير موجودة. حققت الطريقة المقترحة أقل معامل ارتباط متوسط قدره -0.00014، مما يدل على مقاومة متفوقة للهجمات الإحصائية وفعالية في خلط البكسلات. ومن الجدير بالذكر أنها أنتجت قيم ارتباط سلبية في جميع الاتجاهات المختبرة، وهو أمر غير شائع ويظهر اضطراباً كبيراً في علاقات البكسلات. تتجاوز هذه الأداء طرق سابقة، بما في ذلك تلك التي قدمها L. Moysis وآخرون وAlexan وآخرون، مما يؤكد فعالية الهيكل ثلاثي المراحل المستخدم في نهج التشفير الخاص بهم. تم حساب معاملات الارتباط باستخدام صيغ معروفة، مما يبرز العلاقة الكمية بين قيم البكسلات في الصور الأصلية والمشفرة.
نقاش
في قسم النقاش من الورقة، يبرز المؤلفون تطور تقنيات التشفير الهادفة إلى تأمين المعلومات المرئية، وخاصة الصور الملونة. يؤكدون على الطبيعة الديناميكية لهذا المجال البحثي، مشيرين إلى أن العديد من الخوارزميات المعاصرة تستفيد من الخرائط الفوضوية بسبب خصائصها الجوهرية مثل الحساسية للظروف الأولية والعشوائية الزائفة. يتم الإشارة إلى دراسات متنوعة، تعرض تطبيق الخرائط الفوضوية مثل الخرائط اللوجستية وخرائط الجيب في تعزيز طرق تشفير الصور. على سبيل المثال، استخدم Singh وآخرون الخريطة اللوجستية للتواصل الآمن، بينما طور Goumidi وآخرون تقنية للصور الفضائية تجمع بين عدة خرائط فوضوية لتحسين أمان التشفير. كما يقدم المؤلفون نهجهم الجديد، الذي يستخدم هيكل ثلاثي المراحل متسلسل يدمج عمليات تشفير متميزة، مما يعزز المقاومة للهجمات التحليلية مقارنة بالطرق الموجودة التي غالباً ما تعتمد على خرائط فوضوية واحدة أو تركيبات مباشرة.
تستخدم خوارزمية التشفير المقترحة كل من خرائط الجيب واللوجستية، بدءاً بخريطة الجيب لتشفير XOR القائم على الاستبدال، تليها تطبيقات متتالية للخريطة اللوجستية مع معلمات متغيرة. يهدف هذا النهج الطبقي إلى إنشاء تأثير معقد من الارتباك والتشتت، مما يعزز الأمان. يقدم المؤلفون وصفاً مفصلاً لعملية التشفير، بما في ذلك توليد التسلسلات الفوضوية وتطبيق عمليات XOR عبر قنوات الألوان للصورة. كما يقدمون تحليلات إحصائية تُظهر قوة الخوارزمية ضد هجمات متنوعة، بما في ذلك الهجمات التفاضلية، ويبرزون كفاءتها الحاسوبية، محققين تعقيداً خطياً بالنسبة لحجم الصورة. تشير النتائج إلى أن الطريقة المقترحة لا تؤدي فقط بكفاءة ولكنها أيضاً تظهر مقاومة قوية للهجمات الإحصائية، كما يتضح من تحليلات الهيستوغرام وتقييمات معاملات الارتباط، مما يؤكد فعاليتها في تعطيل ارتباطات البكسلات وتعزيز أمان البيانات.
DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-025-33319-6
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/41535419
Publication Date: 2026-01-14
Author(s): Fatima Koulouh et al.
Primary Topic: Chaos-based Image/Signal Encryption
Overview
This research paper introduces a novel encryption method for color images that leverages hybrid cryptographic techniques, specifically Sine maps and a double application of the Logistic map. The encryption process unfolds in multiple phases: first, the color image is transformed into an \( M \times N \) matrix, and sequences for each color channel (red, green, blue) are generated using Sine maps. A bitwise XOR operation is performed between the matrix and these sequences to produce the initial encrypted image. Subsequently, the Logistic map is applied to this output, with the sequence generation repeated, culminating in a second encrypted image. The final phase involves a reapplication of the Logistic map with modified parameters, enhancing security. The method demonstrates effectiveness through comparative analysis, yielding an average correlation coefficient of -0.00014, NPCR of 99.61%, UACI of 33.61%, entropy of 7.9992, and PSNR of 8.60 dB, with an average encryption time of 0.445 seconds for a 512×512 color image.
In conclusion, the proposed encryption technique, which combines the Logistic and Sine maps with an additional layer of security through dual Logistic map applications, effectively meets confusion criteria within cryptosystems. The method is rigorously evaluated using various metrics, including entropy, histogram analysis, correlation coefficients, and differential attack assessments (NPCR, UACI, MSE, PSNR). While the approach significantly enhances image security and resilience against attacks, it does exhibit limitations, such as sensitivity to initial conditions and potential computational costs for larger datasets. Future research will aim to optimize efficiency and investigate higher-dimensional or hybrid chaotic models to further bolster encryption strength.
Introduction
The introduction of this paper addresses the critical issue of securing color images, which is essential for the safe transmission of visual information and the protection of sensitive graphical data. Traditional encryption methods, such as AES and DES, often fall short when applied to image data due to its large size, high redundancy, and strong pixel correlation. To overcome these limitations, the authors propose a novel approach that utilizes the robust properties of Sine maps in conjunction with one-dimensional chaotic transformations, specifically Sine and Logistic maps, to enhance the security of color images.
The proposed method leverages the deterministic chaotic behavior of Sine maps to generate highly secure pseudo-random sequences, which bolster the encryption process against cryptanalytic attacks. Additionally, the dual application of Logistic maps increases the complexity of the algorithm, further improving its resistance to unauthorized access. By combining these two chaotic techniques, the authors aim to create a robust encryption system that effectively protects color images from intrusion attempts. The paper outlines the theoretical foundations of these methods, their integration into the proposed encryption scheme, and the anticipated contributions to the field of color image security.
Methods
In this section, the authors detail the experimental setup and results for their proposed image encryption method. The experiments were conducted on an Intel(R) Core (TM) i7-4600U CPU using Python 3.12, with libraries such as NumPy and Pillow. A dataset of 32-bit color images of varying sizes was utilized, and the execution times for the encryption algorithm were measured using Python’s time module. The results indicate that execution time is approximately proportional to the number of pixels in the images, with medium-sized images (512×512) taking about 0.445 seconds and larger images (1024×1024) taking approximately 1.747 seconds, suggesting the method is suitable for applications prioritizing security over real-time performance.
Additionally, the authors present a comparison of the correlation coefficients of adjacent pixels for their method against several existing encryption techniques. The proposed method achieved the lowest average correlation coefficient of -0.00014, indicating superior resistance to statistical attacks and effective pixel scrambling. Notably, it produced negative correlation values in all tested directions, which is uncommon and demonstrates a significant disruption of pixel relationships. This performance surpasses that of previous methods, including those by L. Moysis et al. and Alexan et al., confirming the efficacy of the three-phase architecture employed in their encryption approach. The correlation coefficients were calculated using established formulas, highlighting the quantitative relationship between pixel values in the original and encrypted images.
Discussion
In the discussion section of the paper, the authors highlight the evolution of cryptographic techniques aimed at securing visual information, particularly color images. They emphasize the dynamic nature of this research area, noting that many contemporary algorithms leverage chaotic maps due to their inherent properties such as sensitivity to initial conditions and pseudo-randomness. Various studies are referenced, showcasing the application of chaotic maps like the Logistic and Sine maps in enhancing image encryption methods. For instance, Singh et al. utilized the Logistic map for secure communication, while Goumidi et al. developed a technique for satellite imagery that combined multiple chaotic maps to improve encryption security. The authors also introduce their novel approach, which employs a sequential three-phase architecture that integrates distinct cryptographic operations, enhancing resistance to cryptanalytic attacks compared to existing methods that often rely on single chaotic maps or direct combinations.
The proposed encryption algorithm utilizes both Sine and Logistic maps, initiating with the Sine map for substitution-based XOR encryption, followed by two successive applications of the Logistic map with varying parameters. This layered approach aims to create a complex confusion-diffusion effect, thereby bolstering security. The authors provide a detailed description of the encryption process, including the generation of chaotic sequences and the application of XOR operations across the color channels of the image. They also present statistical analyses demonstrating the algorithm’s robustness against various attacks, including differential attacks, and highlight its computational efficiency, achieving linear complexity in relation to image size. The results indicate that the proposed method not only performs efficiently but also exhibits strong resistance to statistical attacks, as evidenced by histogram analyses and correlation coefficient evaluations, confirming its effectiveness in disrupting pixel correlations and enhancing data security.