DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-024-56364-z
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/38453988
تاريخ النشر: 2024-03-07
المؤلف: Saba Inam وآخرون
الموضوع الرئيسي: كشف وتصنيف أورام الدماغ
نظرة عامة
تتناول ورقة البحث تطوير نظام تشفير قائم على بلوكتشين يسمى مخطط تشفير أرنولد الفوضوي (BCAES) يهدف إلى تعزيز أمان بيانات الصور الطبية المخزنة في بيئات السحابة. مع تزايد حجم البيانات الطبية الناتجة عن تقنيات الرعاية الصحية الحديثة، أصبحت الحاجة إلى نقل البيانات وتخزينها بشكل آمن أمرًا حاسمًا بسبب الثغرات مثل التنصت والوصول غير المصرح به. يقوم نظام BCAES المقترح أولاً بتشفير الصور الطبية باستخدام خريطة قط أرنولد، ثم يقوم بتحميل الصور المشفرة إلى خادم سحابي بينما يتم تخزين وثيقة موقعة للصورة الأصلية على البلوكتشين. تستفيد هذه الطريقة المزدوجة من الميزات الأمنية الفطرية للبلوكتشين، بما في ذلك طبيعته الموزعة وآلية الإجماع، لضمان سلامة البيانات وموثوقيتها بعد فك التشفير.
تستخدم الدراسة تقنيات تحليلية متنوعة لتقييم فعالية BCAES، بما في ذلك حساسية المفتاح، وانتروبيا المعلومات، ومقاييس ارتباط البكسل. تشير النتائج إلى أن BCAES يتفوق على طرق التشفير الحالية من حيث الأمان والكفاءة، حيث يوفر ليس فقط السرية ولكن أيضًا المصادقة وسلامة البيانات. كما تسلط الورقة الضوء على قيود الأنظمة الفوضوية الكلاسيكية، مثل الدورية والحد الأدنى من مؤشرات ليابونوف، مما يشير إلى أن العمل المستقبلي يمكن أن يتضمن تعزيز هذه الأنظمة من خلال عملية تعرف باسم الفوضوية لتحسين أداء التشفير بشكل أكبر. بشكل عام، يضع نظام BCAES المقترح معيارًا جديدًا لإدارة البيانات الطبية بشكل آمن في بيئات السحابة.
النتائج
في هذا القسم، يقدم المؤلفون نتائج تقييم أدائهم لنظام التشفير المقترح الذي تم تنفيذه على جهاز سطح مكتب UBUNTU 16.04 مع معالج Intel Core i7-6700، باستخدام Matlab 2018a. تستخدم المحاكاة بلوكتشين خاص يعتمد على عميل Geth Ethereum، مستفيدة من أدائها المثبت في مجال البلوكتشين. تشمل مجموعات البيانات المستخدمة للاختبار صورًا من مجموعات بيانات BraTS18، وUltrasonic Brachial Plexus، وMontgomery County chest X-ray، كل منها يمثل مناطق تشريحية متميزة، مع صور عينة بحجم \(256 \times 256\) بكسل.
تحتفظ عملية التشفير بأبعاد الصورة الأصلية، مما يؤدي إلى صور مشفرة بنفس الحجم. تتمكن تقنية فك التشفير من استعادة الصور الأصلية من خلال مجموعة من تبديل البكسل باستخدام خريطة هينون، واستبدال البكسل عبر شيفرة هيل مع مصفوفة مفتاح متعامدة، وتشتت البكسل باستخدام خريطة قط أرنولد. تلخص النتائج، كما هو موضح في الجدول 2، فعالية نظام التشفير المقترح، مع معلمات محددة \(K_1 = (0.631, 0.189)\) و \(K_3 = (0.015, 0.223)\) التي تساهم في الأداء العام.
المناقشة
يسلط قسم المناقشة في ورقة البحث الضوء على دمج تشفير الصور وتكنولوجيا البلوكتشين لتعزيز أمان وسرية البيانات الطبية الحساسة التي يتم مشاركتها عالميًا. يحسن نظام تشفير أرنولد الفوضوي القائم على البلوكتشين (BCAES) من الأطر الحالية من خلال استخدام نموذج تشفير معدل يظهر أداءً متفوقًا، كما يتضح من النتائج المعروضة في الجدول 6a. يستخدم BCAES خريطة قط أرنولد الفوضوية مع مصفوفة مفتاح متعامدة، مستفيدًا من ثلاثة مفاتيح متميزة لضمان تعقيد عالٍ وعشوائية، مما يعيق الوصول غير المصرح به إلى الصور الطبية. بالإضافة إلى ذلك، فإن دمج تكنولوجيا البلوكتشين لا يحمي المعلومات الطبية الشخصية فحسب، بل يتحقق أيضًا من سلامة البيانات، مما يسمح للمستخدمين بمصادقة الصور من خلال عملية تحقق آمنة عبر البلوكتشين.
كما يستعرض القسم الأعمال ذات الصلة في هذا المجال، مشيرًا إلى تقنيات التشفير المختلفة وقيودها. على سبيل المثال، الطرق السابقة مثل تلك التي قدمها موندال وغوسوامي، وعلي وآخرون، بينما توفر الأمان، غالبًا ما تتكبد تكاليف حسابية عالية أو تفتقر إلى القوة الكافية ضد الهجمات. يعالج BCAES هذه القضايا من خلال ضمان مساحة مفتاح كبيرة واستخدام الخرائط الفوضوية، التي تكون حساسة للظروف الأولية، مما يعزز الأمان ضد هجمات القوة الغاشمة. يستنتج المؤلفون أن نظامهم المقترح لا يلبي فقط المطالب المتعلقة بالسرية والسلامة في مشاركة البيانات الطبية، بل أيضًا يضع أساسًا للبحث المستقبلي في نقل البيانات بشكل آمن في بيئات السحابة.
DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-024-56364-z
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/38453988
Publication Date: 2024-03-07
Author(s): Saba Inam et al.
Primary Topic: Brain Tumor Detection and Classification
Overview
The research paper discusses the development of a Blockchain-based Chaotic Arnold’s Cat Map Encryption Scheme (BCAES) aimed at enhancing the security of medical image data stored in cloud environments. With the increasing volume of medical data generated by modern healthcare technologies, the need for secure data transmission and storage has become critical due to vulnerabilities such as eavesdropping and unauthorized access. The proposed BCAES first encrypts medical images using Arnold’s cat map and subsequently uploads the encrypted images to a cloud server while storing a signed document of the original image on the blockchain. This dual approach leverages the inherent security features of blockchain, including its distributed nature and consensus mechanism, to ensure data integrity and authenticity post-decryption.
The study employs various analytical techniques to evaluate the effectiveness of BCAES, including key sensitivity, information entropy, and pixel correlation metrics. Results indicate that BCAES outperforms existing encryption methods in terms of security and efficiency, providing not only confidentiality but also authentication and data integrity. The paper also highlights the limitations of classical chaotic systems, such as periodicity and low Lyapunov exponents, suggesting that future work could involve enhancing these systems through a process known as chaotification to further improve encryption performance. Overall, the proposed BCAES sets a new benchmark for secure medical data management in cloud environments.
Results
In this section, the authors present the results of their performance evaluation of a proposed encryption scheme implemented on a UBUNTU 16.04 desktop with an Intel Core i7-6700 processor, utilizing Matlab 2018a. The simulation employs a private blockchain based on the Geth Ethereum client, leveraging its established performance in the blockchain domain. The datasets used for testing include images from the BraTS18, Ultrasonic Brachial Plexus, and Montgomery County chest X-ray datasets, each representing distinct anatomical regions, with sample images sized at \(256 \times 256\) pixels.
The encryption process retains the original image dimensions, resulting in encoded images of the same size. The decryption technique successfully recovers the original images through a combination of pixel permutation using the Henon map, pixel substitution via a hill cipher with an orthogonal key matrix, and pixel dispersion employing Arnold’s cat map. The findings, summarized in Table 2, demonstrate the effectiveness of the proposed encryption scheme, with specific parameters \(K_1 = (0.631, 0.189)\) and \(K_3 = (0.015, 0.223)\) contributing to the overall performance.
Discussion
The discussion section of the research paper highlights the integration of image encryption and blockchain technology to enhance the security and confidentiality of sensitive medical data shared globally. The proposed Blockchain-based Chaotic Arnold’s Cat Map Encryption Scheme (BCAES) improves upon existing frameworks by utilizing a modified encryption model that demonstrates superior performance, as evidenced by the results presented in Table 6a. The BCAES employs a chaotic Arnold’s cat map combined with an orthogonal key matrix, utilizing three distinct keys to ensure high complexity and randomness, thereby thwarting unauthorized access to medical images. Additionally, the incorporation of blockchain technology not only protects personal medical information but also validates data integrity, allowing users to authenticate images through a secure blockchain verification process.
The section also reviews related works in the field, noting various encryption techniques and their limitations. For instance, previous methods such as those by Mondal and Goswami, and Ali et al., while providing security, often incur high computational costs or lack sufficient robustness against attacks. The BCAES addresses these issues by ensuring a large key space and employing chaotic maps, which are sensitive to initial conditions, thereby enhancing security against brute-force attacks. The authors conclude that their proposed scheme not only meets the demands for confidentiality and integrity in medical data sharing but also sets a foundation for future research in secure data transmission in cloud environments.