I nte rna t io na J o urna l o f   E lect rica l a nd   Co m p ute E ng in ee ring   ( I J E CE )   Vo l.   10 ,   No .   6 Dec em b er   2 0 2 0 ,   p p .   6 0 0 8 ~ 6 0 1 8   I SS N:  2 0 8 8 - 8708 DOI : 1 0 . 1 1 5 9 1 / i j ec e . v 1 0 i 6 . pp 6 0 0 8 - 6 0 1 8          6008       J o ur na l ho m ep a g e h ttp : //ij ec e. ia esco r e. co m/in d ex . p h p /I JE C E   An ef ficien da ta  m a s k ing  f o r  secur ing   m e dica l data   using  DNA  enco d ing  and cha o tic  sy ste m       Sid da rt ha   B .   K . 1 Ra v ik u m a G .   K . 2   1 BG S   In stit u te o f   T e c h n o lo g y ,   In d ia   2 De p a rtme n o f   Co m p u ter S c ien c e   a n d   E n g in e e rin g BG S   In stit u te  o f   T e c h n o l o g y ,   In d ia       Art icle  I nfo     AB ST RAC T   A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   J u n   2 6 ,   2 0 1 9   R ev i s ed   Ma y   5 ,   2020   A cc ep ted   Ma y   2 7 ,   2 0 2 0       Da ta  se c u rit y   is  o f   u tm o st  i m p o rtan c e   f o u b iq u it o u c o m p u ti n g   o f   m e d ica l/ d iag n o stic  d a ta  o im a g e s.  A lo n g   w it h   th a m u st  c o n sid e p re se rv in g   th e   p riv a c y   o p a ti e n ts.  Re c e n tl y ,   d e o x y rib o se   n u c leic   a c id   (DN A se q u e n c e s   a n d   CS s   a re   jo i n tl y   u se d   f o b u il d i n g   e f f i c ien d a ta  m a sk i n g   m o d e ls.  Ho w e v e r,   th e   sta te - of - a rt  m e th o d   is  n o r o b u st  a g a in st  c ro p p i n g   a tt a c k   ( CA a n d   n o ise .   S in c e   in   th e   e x isti n g   m o d e m o st  o f   th e   d ig it o f   e a c h   p i x e a re   n o t   c h a n g e d .   T h is  w o rk   re p re se n ts  e ff ici e n t - d a ta - m a sk in g   (EDM u sin g   c h a o a n d   th e   DN b a se d   e n c r y p ti o n   tec h n iq u e   f o se c u rin g   th e   h e a lt h c a re d a ta.     F o o v e rc o m in g   th e   re se a rc h   c h a ll e n g e th e   e ff e c ti v e - b it - sc ra m b li n g   tec h n iq u e   is  n e e d e d .   A f irst,   th is  w o rk   re p re s e n ts  a n   e ff icie n b it - sc ra m b li n g   u sin g   th e   lo g isti c - sin - m a p ,   a n d   th e   P S - u ti li z i n g   th e   c h a o t i c   s y ste m .     T h e n   th e   su b stit u ti o n   is  c a rried   o u b e tw e e n   th e m   to   re sist  a g a in st  S A ,   D A ,   a n d   CA .   th e   e x p e rime n ts  a re   c o n d u c ted   o n   t h e   sta n d a r d   a ss u m in g   th e   d iv e rse   im a g e s.  T h e   g a in e d   re su lt   re p r e se n ts  th a th e   i n tr o d u c e d   m o d e is  v e r y   e ff ici e n w h e n   c o m p a re d   to   th e   e x isti n g   m o d e ls.    K ey w o r d s :   B it - lev e l scr a m b li n g   C h ao tic  s y s te m   DN A   en co d i n g   C r y p to g r ap h y   Steg a n o g r ap h y   Co p y rig h ©   2 0 2 0   In stit u te o A d v a n c e d   E n g i n e e rin g   a n d   S c ien c e   Al rig h ts re se rv e d .   C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   Sid d ar th B .   K . ,   B GS I n s tit u te  o f   T ec h n o lo g y   Kar n atak a ,   I n d ia .   E m ail:  s id d h ar th b k 7 @ g m a il.c o m       1.   I NT RO D UCT I O N   r ec en t   d ev elo p m e n t   in   i n f o r m atio n   a n d   co m m u n icatio n   te ch n o lo g y   an d   th e   h ea lth   ca r d o m ai n   h a s   in cr ea s ed   t h s h ar in g   o f   d ia g n o s tic  d ata  s u c h   a s   s ca n n i n g ,   X - r a y   r ep o r t ,   etc.   th e   i n cr ea s ed   u s a g o f   d ia g n o s tic   d ig ital  d ata   o v er   t h e   o n li n e n v ir o n m e n t   h a s   r es u lted   f r o m   r esear ch er s   i n   p r o v id in g   s ec u r p r o ce s s i n g   an d   co m p r es s i n g   o f   d ia g n o s t ic  d at a.   Fu r t h er ,   in   r ec e n ti m e s   m o s o f   th e m i n e n r esear c h   is   g o in g   to   p r o ce s s in g ,   h an d li n g ,   a n d   s h ar in g   t h lar g er   a m o u n o f   co llected   d ata   f r o m   d if f er e n s o u r ce s   [ 1 - 3 ] .   An y w a y s ,   p r eser v i n g   th p r iv ac y   o f   d ig ital  d ata  l ik e   v id eo s   a n d   i m ag e s   s h ar ed   v ia   th in ter n et  h as   b ee n   t h m ai n   co n ce r n .   I n   m o s t   o f   th ap p licatio n s ,   th e s d at ar th p r iv ac y - s e n s iti v in f o r m atio n .   T h u s ,   it  ca n   b ab u s ed   if   i m p r o p er   m an a g e m e n an d   h a n d li n g   o f   th ese  s to r ed   d ata  in   th p lain t ex o n   t h en v ir o n m en o f   clo u d   s to r ag e.   A s   a n   o u tco m e,   m o r atte n tio n   ca n   b p aid   to   p r eser v ice  p r iv ac y   [ 4 ] .   An y w a y s ,   w it h   th r a p id   d ev elo p m e n o f   co m m u n icatio n   a n d   in f o r m a ti o n   tec h n o lo g y ,   th e   m u lt i m ed i in f o r m at io n   i s   p r o n e   to   t h s ec u r it y   attac k s   d ata  ca n   b m o d if ied   an d   r e - d i s tr i b u ted   w it h o u k n o w in g   t h d ata  o w n er .   F u r th er m o r e,   s ec u r i t y   r is k   m a y   i n d u ce   c o p y r i g h t   v i o l a t i o n ,   i n f o r m a t i o n   t h e f t   a n d   p r i v a c y ,   a n d   d i f f e r e n t   k i n d   o f   s t a t i s t i c a l   a n d   d i f f e r e n t i a l   a t t a c k s   [ 5 - 7 ] .     Fo r   in s ta n ce ,   th m ed ical  p ict u r es,  h ea lt h ca r an d   d ata’ s   ar u s ed   in   t h elec tr o n ic  p atie n r ec o r d ,   d iag n o s tic   p ictu r e - i n f o r m atio n   is   s en t o   th co n ce r n ed   p er s o n   w h o   is   lo ca ted   b y   t h m ea n s   o f   n o n - s a f et y - in ter n et   ch an n el s   [ 8 - 1 2 ] .   T h s m aller   i n f o r m atio n   to   t h ese  d iag n o s tic   w o u ld   o u tco m i n   w r o n g   d ia g n o s is   a n d   lif e - lo s s .     Data   m as k i n g   ( DM )   u s in g   cr y p to g r ap h y   is   a n   ar ea   o f   m at h e m atic s   an d   co m p u ter   s cie n ce   t h at  o f f e r s   s ev er al  m e th o d o lo g ies  a n d   alg o r ith m s   t h at  o v er co m t h ch alle n g e s   in   p r o v id in g   s ec u r it y   f o r   d if f er en k in d s   o f   d ata  s u ch   as  m u lti m ed ia  d a ta,   tex t u al  d ata,   a n d   m ed ical   d ata ,   etc.   T h n u m b er   o f   cr y p to g r ap h y   ap p r o ac h es   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:  2 0 8 8 - 8708       A n   efficien t d a ta   ma s kin g   fo r   s ec u r in g   med ica l d a ta   u s in g   ( S id d a r th a   B .   K . )   6009   u s i n g   d ig ital  s i g n at u r ( DS )   an d   en cr y p tio n   h as  b ee n   d is cu s s ed   in   t h liter at u r e.   T h ex is ti n g   s ec u r it y   m et h o d   s u c h   a s   Fei s tel,   ad v a n ce d - en cr y p tio n   s tan d ar d ,   an d   R S A   ar i n s u f f icie n f o r   g i v i n g   t h s ca lab le  a n d   r o b u s s ec u r it y   f o r   d iag n o s tic/ i m a g d ata  [ 1 3 ] .   T h is   m o d el   n ee d s   i m a g m o d if ica t io n   v i s u all y   a n d   s tat icall y .   Du to   m a s s i v d ata  s ize,   h ig h   co r r elatio n   b et w ee n   h i g h er   r ed u n d a n c y   an d   n ei g h b o r in g   [ 1 4 ] .   T h u s ,   th is   lead in g   to   v ar io u s   t y p e s   o f   in v ite  attac k s   an d   s u s p icio u s   [ 1 5 ] .   Ho w e v er ,   i n   r ec en ti m s elec tiv e n cr y p tio n   h as  b ee n   u s ed   to   p r o tect  m ed ical  d ata  th at   m in i m ize   c o m p u tatio n   ti m a n d   m ai n ta in   h i g h   le v el  o f   s ec u r en e s s .   T h i s   h as  led   th e   r esear ch er   to   m o d el  v ar io u s   s elec tiv e n cr y p tio n   m et h o d s   f o r   s ec u r in g   d i g ital   m ed ical  i m a g es  th at   ca n   b u s ed   f o r   p r o v is io n i n g   v ar io u s   r ea l - ti m w ir e less   m ed ical  an d   m o b ile  h ea lt h   ca r e   s er v ices  f o r   s af e g u ar d in g   d iag n o s tic  i n f o r m atio n .     C h ao tic   s y s te m   ( C S)  is   w el l - k n o w n   f o r   i n itial   co n d itio n s   an d   p ar a m eter s ,   p s e u d o r an d o m n es s ,   er g o d icit y ,   an d   r ep r o d u ctio n   [ 1 6 ] .   T h u s ,   in   r ec e n ti m es  th n u m b er   o f   c h ao tic  b ased   m u lti m ed ia   cr y p to g r ap h y   m o d els  h as  b e en   m o d eled   f o r   p r o v is io n i n g   s ec u r it y   to   m ed ical  d ata  [ 1 7 - 2 0 ] .   Ho w ev er ,     th ex i s ti n g   c h ao tic  b ased   s ec u r it y   m et h o d   h as  ce r tain   li m itatio n s   f o r   ex a m p le  n o n - u n i f o r m   in f o r m at io n   d is tr ib u tio n ,   in ter m it ten t   c h a o tic  b eh av io r ,   an d   s o   o n .   Fo r   ad d r ess i n g   t h a f o r e m e n tio n ed   p r o b le m s ,   Z h o u   et   al. ,   [ 2 1 ]   p r esen ted   ch ao s - b ased   s ec u r it y   m et h o d   w it h   e n h an ce d   c h ao tic  b eh av io r .   DN A   b ase d   cr y p to s y s te m   h a s   e m er g ed   as   an   e f f ic ien t   m ec h a n is m   in   r ec en f o r   p r o v is io n i n g   s ec u r it y   f o r   m u lt i m ed ia  a n d   d ig ital  d ata.   T h m aj o r   b en ef it  o f   u s in g   DN A   b ased   s ec u r it y   m et h o d   p r o v id es  an   u n b r ea k ab le  cr y p to s y s te m ,   lo w   p o w er   co n s u m p tio n ,   h u g d ata  s to r ag e,   an d   lo w   p o w er   co n s u m p tio n   [ 2 2 ] .   Fu r th er ,   in   liter atu r f e w   w o r k s   h av s h o w n   t h at  s o m e   ch ao tic  b ased   s ec u r it y   m o d el s   ar p r o n to   attac k s   [ 2 3 2 4 ] .   I n   [ 2 4 ] ,   s h o w ed   ch ao tic  cr y p to g r ap h y   ( C C )   m eth o d   m i g h r e m o v t h d if f u s io n   e f f ec a n d   r ec o n s tr u c t h k e y   s tr u ctu r b y   ap p ly i n g   k n o w n /c h o s e n   p lain   tex ( P T )   an al y s i s .   Fo r   o v er co m in g ,   s o m w o r k   h as  c o m b i n ed   b o th   CS s   w i th   DN A   cr y p to g r ap h ic  m ec h a n is m s   [ 2 5 - 2 7 ] .   Fu r t h er m o r e,   [ 2 8 ]   ca m u p   w it h   d y n a m ic  d eo x y r ib o n u cleic - ac id   en co d in g - tec h n o lo g y   an d   Fe is tel  n et w o r k   u ti lizi n g   th e   s tr u ctu r o f   p er m u tatio n - d i f f u s io n - s cr a m b li n g ”.     I n   [ 2 9 ] ,   r ep r esen ted   th m o d el  o f   i m ag e - e n co d in g   s ec u r it y   u tili z in g   p i x el  a n d   b it - le v el  s cr a m b li n g   an d   p er f o r m ed   t h en co d in g   o p er atio n   o f   n u cleic - ac id .   T h ex p er i m e n tal  r es u lt  r ep r esen t s   th s tate   ar o f     m o d el   t h at  ca n   f i g h t   ag a in s th e   P T A   ( p lain - tex t - a ttack ) ,   s tatis t ical  a n d   d if f er e n tial   attac k s   a n d   SP S     ( s tr o n g - p lain tex t - s en s iti v it y ) ,   ex ten s i v p er f o r m ed   in   [ 3 0 ]   s h o w s   ea c h   m o d el  h as   co n s   an d   p r o s .   T h ey   s h o w ed   r ep r esen tin g   t h h y b r id - d e s ig n   m a y   n o r   e n s u r th e   h i g h   s e cu r it y .   As  a n   o u tco m e,   f o r   p r o v id in g   a n   ef f ec t iv e   an d   f ast  s ec u r it y   m o d el,   it  i s   v er y   e m i n en to   r ep r esen t h e   en cr y p tio n   m et h o d   an d   b it - s cr a m b lin g   u tili zi n g     th DN A   e n co d in g   tech n iq u an d   ch ao tic  s y s te m .     Fo r   o v er co m i n g   r esear ch   c h all en g e s ,   th is   w o r k   r ep r esen ts   n e w   d ata  m a s k in g   tec h n iq u f o r   s ec u r in g   th m ed ical  d ata  b ased   o n   DNA   e n co d in g   tech n iq u a n d   ch ao tic  s y s te m .   Firstl y ,   it  r ep r esen ts   t h ef f ec ti v e   b it - s cr a m b lin g - tec h n iq u to   ac h iev e   lo w er   co r r elatio n   b et w ee n   t h n e ig h b o r in g   p ix els.  T h en ,   t h b it - r an d o m izatio n   i s   ca r r ied   o u t.  T h en ,   th g i v en   i m a g is   en c o d ed   b y   u s i n g   t h s u b s tit u tio n   o f   DN A   to   r esis t     th d if f er en t y p e s   o f   s ec u r it y   attac k s   li k d if f er e n tial  an d   s tatis t ical.   Alo n g   w i th   it  ca n   r esis th cr o p p in g   attac k .   T h in tr o d u ce d   i m a g e   en cr y p tio n   m et h o d   ac h iev es   b etter   p e r f o r m a n ce   o f   i m a g en cr y p tio n   th a n     th ex i s ti n g   m o d els o f   i m a g e - en cr y p tio n .     T h r esear ch   co n tr ib u tio n   i s   d escr ib ed   b elo w   -   R ep r esen ted   a n   e f f icie n t   B SM   ( b it - s cr a m b lin g   m et h o d )   b y   u s in g   CS   ( c h ao tic  s eq u e n ce )   an d   P ( P S)  th at   h as a   lo w er   co r r elatio n   a m o n g   all  n eig h b o r in g   p ix el s .     -   T h p r o p o s ed   m o d el  ca n   allo w   t h d ec r y p tio n   o f   i m a g es e f f icien tl y   ev e n   w it h   t h p r esen c o f   n o is e.   -   P r o p o s ed   m o d el  attain   s u p er io r   p er f o r m a n ce   co n s id er in g   in f o r m at io n   en tr o p y   ( I E ) ,   co r r ela tio n   co ef f icien t   ( C C ) ,   h is to g r a m   ( H) ,   U A C I ,   an d   NP C R   w h e n   co m p ar ed   w ith   s tate - of - ar m o d el s   [ 1 7 2 8 ,   2 9 ,   3 1 ] .   T h u s ,   it  is   e f f icie n a g ai n s t   v ar io u s   t y p e s   o f   attac k s   f o r   ex a m p le  e n tr o p y ,   s tat is tical,   cr o p p in g ,   n o is e,   p lain ,   a n d   d if f er e n tial a ttac k .   T h is   m a n u s cr ip is   d ef i n ed   as  Sectio n   1   p r o v id es  th in tr o d u ctio n   o f   i m a g e - en cr y p t io n   u ti liz in g   ch ao tic - s y s te m   a n d   th DN A   en co d in g .   F u r t h er ,   it  h ig h li g h ts   r esear ch   ch alle n g es,  is s u e s ,   an d   p r o b lem s   ar e   r ep r esen tin g   th e f f icien d ata  m as k i n g   tec h n iq u e.   Sect io n   2   d escr ib es  d if f er en s t ate - of - ar m e th o d s   r ep r esen ted   to   g iv s ec u r im ag e n cr y p ti o n   u til izin g   t h ch ao tic  s y s te m ,   DN A   e n c o d in g .   I n   s ec tio n   3     th in tr o d u ce d   an   ef f icie n d ata  m as k i n g   tec h n iq u f o r   s ec u r in g   t h m ed ical  i m ag u ti lizin g   th CS   a n d     th DN A .   T h ex p er i m en a n al y s i s   an d   o u t co m ar d is cu s s ed   in   s ec t io n   4 .   L a s tl y ,   t h co n cl u s io n   w it h     th f u t u r r esear ch   d ir ec tio n   o f   th is   w o r k   i s   d is cu s s ed .       2.   L I T E R AT U RE   SU RVE Y   T h is   s ec tio n   co n d u cts  a n   ex te n s i v s u r v e y   o f   t h v ar io u s   e x is ti n g   m o d el  f o r   p r o v is io n i n g   s ec u r it y   to   in f o r m atio n   ( i m ag e s )   s h ar ed   o v er   t h i n ter n et.   I n   [ 3 1 ] ,   ai m ed   at   ad d r ess i n g   th e   p atien t s   s a f et y   a n d   co n f id e n tialit y   t h r o u g h   t h r ef u g o f   m ed ical  m ed ia.   T h e y   h av e   p r o p o s ed   m o d el  u s i n g   CS   ( C S)  a n d   q u an t u m   en cr y p tio n   f o r   p r ese r v in g   t h p r iv ac y   o f   h ea l th   ca r i m a g es.  I n   th i s   co n tex t,  e n cr y p ted   i m a g es  ar e   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I n t J   E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.  10 ,   No .   6 Dec em b er   2 0 2 0     6 0 0 8   -   6 0 1 8   6010   s en to   t h en v ir o n m en o f   C C   ( clo u d   co m p u ti n g )   b y   th h ea lt h ca r e - s taf f   i n   t h r esp ec tiv ar ea .   T h im a g e   f r o m   t h clo u d   is   r ec eiv ed   with   t h h elp   o f   h ea l th ca r e - s ta f f   i n   t h eir   lo ca tio n .   T h s taf f   o f   h ea lt h ca r ca n   s ec u r el y   s u p p o r th u s er s '   b y   d ec r y p ti n g   th i m ag co n t en t.  T h e y   h av s u g g ested   n o v el  tec h n iq u f o r   en h a n ce d   q u an t u m   ( E Q)   o f   i m ag e n cr y p tio n   o f   t h h ea lt h ca r e - m ed ia.   T h CS   an d   g r a y   co d s et  ar e   u tili ze d   in   t h eir   m et h o d .   T h q u an tu m   g r a y - co d an d   q u an t u m   i m ag e s   ar s cr a m b led .   Fo r m er l y ,   th i m a g o f   s cr a m b led - q u an t u m   h as   en cr y p ted   th o p er atio n   o f   q u a n t u m   XOR   th a b u i lt  o n   t h k e y   g e n er ato r   b y   L S C SS  ( l o g i s t i c   s i n e - CS - s e t ) .   B a s e d   o n   t h e   N E Q R - q u a n t u m   im a g e - d e m o n s t r a t i o n ,   t h e   p r o j e c t e d   d e c r y p t i o n / e n c r y p t i o n   cir cu it s   al g o r it h m   is   p la n n ed .   T h en cr y p tio n   m e th o d   o f   th q u an t u m   i m a g i s   r o b u s t,  r e aliza b le  an d   it  h a s   b etter   ef f icie n c y   w h en   ass o ci ated   w ith   t h cla s s ical - co u n te r p ar th at  ar r ep r ese n ted   b y   th s i m u la tio n   an d   n u m er ical  a n al y s es.   I n   p ap er   [ 7 ] ,   th au t h o r   ai m ed   at  ad d r ess in g   t h c h ao s - en cr y p t io n   b ased   o n   th e   b lin d   d i g i tal  i m a g e - w ater m ar k i n g   tec h n iq u t h at  i s   ap p licab le  f o r   co lo r   an d   g r ay s ca le  i m a g es.  B e f o r e m b ed d in g   w a ter m ar k   i n   th h o s t - i m a g o f   DC T   m u s b u tili ze d .   Fo r m er   to   th e   allo ca tio n   o f   D C T   ( Dis cr ete - co s i n e - tr an s f o r m ) ,     th h o s i m ag i s   p ar ted   in to   8 8   n o n - o v er lap p in g   b lack s   v ia   m o d if y in g   t h d if f er e n ce   b etw ee n   ad j ac en t   b lo ck s   o f   DC T - co ef f icie n o f   w ater m ar k - b it  is   e m b ed d ed .   T o   ad d   th d o u b le - la y er   o f   s ec u r it y ,   w h ic h   i s   u tili ze d   to   th W A T   ( w ater m ar k   A r n o ld - tr an s f o r m ) .   T h in tr o d u ce d   alg o r ith m   h a s   b ee n   an al y ze d   an d   test e d   b y   3   v ar io u s   d is s i m ilar   v ar ian ce s .   T h o u tco m es  r ep r e s en th at   th eir   m et h o d   is   r o b u s to   m ax i m ize     th o p er atio n s   o f   i m ag p r o ce s s i n g   lik e   j o in p ictu r e - ex p e r g r o u p ,   s h ar p e n in g ,   a n d   m e d ian   f i lter in g   a n d   cr o p p in g .   T h ex p er i m e n tal  r esu lt   is   r ela ted   to   th e   s tate - ar t - o f   m e th o d   to   a u th o r ize  t h ef f icien c y   o f   t h eir   m et h o d .   T h o u tco m r ep r esen ts   b etter   p er f o r m a n ce   in   ter m s   o f   s ec u r it y ,   r o b u s t n es s ,   an d   i m p er ce p tib ilit y .     I n   p ap er   [ 3 2 ] ,   aim ed   at  ad d r ess in g   d o u b le - ch ao s - s y s te m   a n d   DN A - e n cr y p t io n   al g o r ith m   t h at  co v er s   co u p led - s eq u e n ce   s et  o f   latti ce - ch ao s   s y s te m   an d   Op tical - c h ao s - i n j ec tio n ,   n o v el  i m ag en cr y p tio n   t h e n     th tr an s m is s io n   s y s te m   is   i n tr o d u ce d   w ith   s a m c h ao s   in j ec tio n   f o r m   laser   w i th   2 - o p tical  r esp o n s es,    t w o   ( S L 2   an d   S L 1 )   ca n   o u tp u t   th s a m c h ao tic  s i g n a ls   ca n   b s er v ed   as  o n o f   t h c h ao ti c - ca r r ier   to   p ass   o n   th g i v en   i m a g a n d   u tili ze d   to   g e n er ate  t h e n cr y p tio n   m eth o d .   T h r u le  o f   DN A   co m p le m en tar y   ca n   b e   g en er ated   b y   1 2 8 - b it - k e y   w h i ch   is   u t ilized   o r i g in al - v al u o f   d u al - ch ao tic - s y s te m ,   t h er ef o r th k e y   i s   o n o f   th h y p er s e n s iti v i n   t h p r o ce s s   o f   e n cr y p tio n   an d   d ec r y p tio n   p r o ce s s .   T h ch ao tic  s y n ch r o n izatio n   a m id   SL 1   an d   S L 2   is   d esire d   th r o u g h   n u m er ical  ex p er i m en ta l o u tc o m e s   o f   t h cr o s s - co r r elatio n   f u n ct io n .     I n   [ 2 9 ] ,   aim ed   at  ad d r ess in g   n o v el  i m ag e n cr y p tio n   s ch e m h a s   b ee n   p r o j ec te d   w ith   th h elp   o f   p ix el - lev el   s cr a m b l in g   ( P L S),   DN A   e n co d in g ,   an d   b it - le v el  s cr a m b li n g   ( B L S) H y p e r - ch ao s   s y s te m   i s   co m p u ted   an d   c h ao s   s eq u en ce   is   g e n er ated   u s i n g   i n itia co n d itio n s   o f   f i v e - d i m e n s io n al.   I t   is   p r o v ed   th at  t h eir   s ch e m is   v er y   s a f an d   ca n   r esis k n o w n   P T A ,   DA ,   a n d   SA   b y   co n d u cti n g   e x p er i m e n ts   a n d   th eo r etica l   an al y s is .   I t is  s u itab le  f o r   p r ac tical  ap p licatio n .   I n   p ap er   [ 2 8 ] ,   aim ed   at  ad d r ess i n g   d y n a m ic - DN A - e n co d in g   tech n o lo g y   a n d   FN  ( Feis te l - n e t w o r k ) ,   an   i m a g en cr y p tio n   m et h o d   is   esti m ated   b y   t h h elp   o f   P FS - s tr u c tu r ( p er m u ta tio n - d if f u s io n - s cr a m b li n g ) .   T h alg o r ith m   o f   SH A - 3   i s   u s ed   to   ca lcu late  h a s h - v alu o f   p lain - te x as  p r eli m in ar y - v al u o f   h y p er - sy s te m   o f   ch ao s   a n d   g en er ated   t h s eq u en ce   o f   ch ao tic   is   u t ilized   to   cr ate  HC M   ( Hill - cip h er - m atr ix )   to   s u b s t itu te    th p i x el  o f   an   i m ag e.   W h er e as  i n   [ 1 7 ] ,   th a u th o r   ai m ed   t o   p r o tect  d ig ital - m ed ia  d ata  f r o m   co u n ter f e it  a n d   f r au d   as  th e y   ar s e n o v er   p u b lic - c h a n n e l.  I is   v er y   h ar d   to   s en d   all  lar g er   m ed ical  d ata  w it h   i m p r o v i s ed     th d ata - tr a f f ic.   Di f f er e n n o v el  m eth o d s   h av co m i n to   th i m ag to   m i n i m ize  tr af f ic  w h ile  u p h o ld in g   ad eq u ate  s ec u r it y - lev el.   T h is   alg o r ith m   co n s is t s   o f   th r ee   p h ase s   lik p er m u tati o n ,   en co d in g ,   a n d   d if f u s io n .     I n   all  o f   th p h a s es,  t h p r ec is ass o r t m en o f   th r u leset  is   d ep en d s   o n   k e y - s eq u e n ce   t h at  p r o d u ce d   f r o m   j o in ed - m et h o d .   T h ex p er i m en tal  r es u lt   is   ca r r ied   o u t o   v alid ate  d ev elo p ed   r esis ta n ce   al g o r ith m s   to     DA ,   S A ,   a n d   B F A .     Fro m   an   ex te n s iv s u r v e y   ca r r ied   o u t,  it  ca n   b s ee n   u s in g   d eo x y r ib o s n u cleic   ac id   s eq u en ce   a n d   h y p er CS   f o r   p er f o r m in g   e n cr y p t io n   o n   i m ag a id   s ec u r i t y   p er f o r m a n ce .   T h ex is ti n g   en cr y p tio n   m o d el  f o r   th i m ag u s i n g   b o th   h y p er CS   an d   DN A   s eq u en ce s   ca n   f i g h t   a g ai n s D A   t y p es  f o r   ex a m p le  B F A ,   D A ,   E A ,   an d   S A .   Ho w ev er ,   n o   p r io r   w o r k   ca n   r esi s ag a in s C A .   T h i s   is   d u co r r elatio n   a m o n g   t h ad j ac en p ix el  i s   v er y   h i g h .   T h u s ,   th b it   an d   p ix el  s cr a m b li n g   tech n iq u e   a r n o e f f ic ien t.  T h u s ,   t h er i s   r eq u ir e m en t d ev elo p   n e w   i m a g en cr y p t io n   m o d el  t h at  o v er co m es  t h e   ab o v e - m en t io n ed   r esear ch   p r o b lem .   T h is   p ap er   p r esen ts   s u c h   s ec u r it y   m o d el  in   th n e x s ec t io n   b elo w   n a m el y ,   an   ef f ic ien d ata  m ask i n g   m et h o d   f o r   s ec u r i n g   t h m ed ical - i m a g u s in g   t h c h ao tic  s y s te m   an d   d e o x y r ib o s e - n u cleic   ac id   en co d i n g .       3.   AN  E F F I C I E NT   DA T M ASK I N G   M E T H O F O SE CUR I N G   M E DICA L   D AT US I N G   DE O XYR I B O SE   NUC L E I C   ACID EN CO DIN G   AND  C H AO T I SY ST E M   T h is   s ec tio n   p r esen ts   a n   e f f ici en t - d ata - m as k i n g   ( E DM )   m et h o d   f o r   s ec u r i n g   th e   m ed ical  i m a g a n d   m u lti m ed ia .   Firstl y ,   th n e w - ch ao tic - s eq u e n ce   o f   th e   g e n er atio n - m o d el  is   re p r esen ted .   T h en ,   th s y s te m   m o d el   is   d e f i n ed   f o r   p er f o r m in g   t h en cr y p tio n   o n   t h e   m e d ical  i m a g e   a n d   m u lt i m ed ia .   T h en ,   it  r e p r esen t s     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:  2 0 8 8 - 8708       A n   efficien t d a ta   ma s kin g   fo r   s ec u r in g   med ica l d a ta   u s in g   ( S id d a r th a   B .   K . )   6011   b it - s cr a m b lin g - m eth o d   an d   k e y   g e n er atio n .   Fi n a ll y it  r e p r esen t s   a n   en cr y p tio n   tec h n iq u f o r   s ec u r i n g     th m ed ical  i m ag e   a n d   m u l ti m ed ia .   T h b elo w - g iv e n   b lo ck   d iag r a m   o f   t h i n tr o d u ce d   d ata  m as k i n g   tech n iq u e   f o r   s ec u r i n g   t h m ed ical  i m a g e,   w h ich   i s   r ep r esen ted   in   F ig u r e   1.           Fig u r 1 .   T h ar ch itectu r o f   p r o p o s ed   ef f icien t d ata  m as k i n g   m et h o d   u s in g     DN A   en co d in g   an d   c h ao tic  s y s te m       3 . 1 .     No v el  CS   m et ho d   E DM - m o d el  o v er co m es  t h d is ad v a n tag o f   ex is ti n g - C b ased   s ec u r it y   tec h n iq u e.   T h in tr o d u ce d   n e w   NC S ( n o v e l - c h ao tic - s eq u en ce )   is   d ef i n ed   as f o llo w s :     + 1 c os ( ( ( , ) + ( , ) + ) ) ,   ( 1 )     w h er e,   ( , )   an d   ( , )   r ep r esen ts   th e   s ets  o f   C ( ch ao tic - s eq u en c e)   d ef in ed   as  th s ets  o f   s e e d - s e q u e n c e ,     a n d     r e p r e s e n t   t h e   s e t s   o f   c o n t r o l - p a r a m e t e r s   s e e d - s e q u e n c e   a n d     i s   d e f i n e d   a s   t h e   p a r a m e t e r   th a d ep ictin g   t h s h i f ti n g   co n s ta n t l y .     Fro m   ( 1 ) ,   it  ca n   b s ee n   t h at  o u r   m o d el  a s s o ciate s   t h r esu lt  o f   ( , )   an d   ( , )   w ith     Af ter   t h at,   it  p er f o r m ed   th co s in e - tr a n s f o r m atio n   f o r   g e n er a tin g   th r es u lt.  T h f u n ctio n   o f   as s o ciatio n   aid   in   ef f icien tl y   s h u f f le - C a n d   s c r a m b le  d y n a m ic s   o f   2 - s ee d - s eq u en ce   s et s .   F u r th er m o r e,   u tili zin g   t h co s i n e - tr an s f o r m atio n   th at  aid   in   g e ttin g   th h ig h er   co m p lex   n o n lin ea r it y .   As  an   o u tco m e,   th e   s ets  o f   ch ao tic   s y s te m   ac h iev ed   b y   u tili zi n g   th i n tr o d u ce d   tec h n iq u a n d   ex h ib it   th e   co m p le x - b e h av io r .   T h is   is   d u to     th s et s   o f   s ee d - s eq u e n ce   ( , )   an d   ( , )   in   in tr o d u ce d   C th at  c an   b th s et s   o f   ex i s ti n g   C S,    th s er v ice   s u b s cr ib er   an d   p r o v id er   ca n   u ti lize  v ar io u s   co m b in at io n s   o f   th e   e x is ti n g   C S - s ets   to   g e n er ate     th v ar io u s   s et s   o f   C S f lex ib l y .     3 . 2 .     s y s t em   m o del o f   pro po s ed  da t a   m a s kin g   m o del f o perf o r m i ng   encr y ptio n o f   m ulti m edia   i m a g e     W h en   th s e ts   o f   C u s e d   in   p e r f o r m in g   th en cr y p ti o n   o p e r a ti o n s ,   th co m p lex i ty - f ea tu r o f   C S   d o m in ates  s ec u r ity   f ea tu r es  o f   th c r y p t o g r a p h y - m ec h an is m .   He r e ,   w r e p r esen n ew   en cr y p ti o n   t ec h n iq u e   u s in g   in tr o d u ce d   th s ets  o f   L SC C cr ea te d   b y   u tili zin th NC S.  Fo r   a ch iev in g   h ig h   l ev el  o f   en c r y p tio n - s tan d ar d ,   th is   w o r k   m ain ly   u tili ze s   th o r g an iz ati o n   o f   c o n f u s io n - d if f u s io n .   T h s e cu r e - k ey     cr ea tes  th s e ts   o f   p r e lim in ar y   s tate  f o r   th s et   o f   SC C t o   g en e r a te  th C t h at  p r o v i d es  b e tte r   E B ( ef f ici en b it  s cr am b lin g )   an d   A SS   ( a r b it r a r y   s eq u en c e   s u b s ti tu ti o n ) .   T h E B S   ca n   b e   m o d e le d   in   s u ch   w ay   th at  it  s e p a r ates     th n eig h b o r in g - p ix el  in to   a   d i s tin ct  p o s it io n .   W h e r e as,   A SS   is   u s e d   t o   o p t im ize  th e   v alu e   o f   a   p ix el   b ase d   o n   th PS   th a is   esta b lis h ed   b y   C S.  A f ter   th at,   th d if f u s io n   an d   E B p r o c ess   f o r   c e r tain   it er ati o n ,   th im ag o f   p la in - m u ltim ed ia  is   en cr y p t ed   b y   u s in g   th r u le   o f   DNA   co d i n g   to   g et   th e   s e cu r e - c ip h er   im ag e.     3 . 3 .     DNA  enco din g   a nd   bin a riza t io   T h s e q u en c es  o f   DNA   ar g e n er a te d   as  Gu an in ( G ) ,   T h y m in ( T ) ,   C y to s in ( C ) ,   an d   ad e n in ( A )   b y   u tili zin g   n u cle ic - ac id - b as es.  T h ad en in an d   th y m in ar c o m p lem en ts   to   ea ch   o th e r .   Sa m as,  C   an d   G’   ar als o   c o m p lem en tin g   to   o th er   e ac h   o th e r .   Sin ce ,   w u tili ze   2 0 b i t - b in a r y   ( i. e. ,   1   an d   0 )   to   d e p ic th DNA   b as th at   als o   co m p l em en ts   to   e ac h   o th e r .   T h is   w o r k   als o   u tili z es  th r u l es  th at   s at is f y   t h r u le   o f   W a ts o n -   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I n t J   E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.  10 ,   No .   6 Dec em b er   2 0 2 0     6 0 0 8   -   6 0 1 8   6012   C r ick   [ 2 8 ,   2 9 ,   3 3 ] ,   w h ich   co n s is ti n g   8 - r u l es  in   b el o w   g iv en   T ab l es  1   an d   2 .   Fu r th e r m o r e ,   D NA   co m p u tin g   lik XOR,  s u b t r a cti o n ,   an d   a d d iti o n   o p e r a ti o n   is   p e r f o r m ed   b y   u s in g   th o p e r ati o n   o f   o l d - f as h i o n e d   as  r e p r es en te d   in   T ab le s   3 - 5   r es p ec tiv ely .         T ab le   1 .   E n co d in g /DN A   co d in g   r u le  s et   R u l e   1   2   3   4   5   6   7   8   00   A   A   C   G   C   G   T   T   11   T   T   G   C   G   C   A   A   01   C   G   A   A   T   T   C   G   10   G   C   T   T   A   A   G   C     T ab le  2 .   E n co d in g   r u le  s et   R u l e   1   2   3   4   5   6   7   8   A   00   00   01   10   01   10   11   11   G   10   01   11   11   00   00   10   01   T   11   11   10   01   10   01   00   00   C   01   10   00   00   11   11   01   10         T ab le  3 .   Deo x y r ib o s n u cleic   ac id   s eq u en ce   s u b tr ac tio n   f u n ct io n     ---   A   C   G   T   G   G   C   A   T   C   C   A   T   G   A   A   T   G   C   T   T   G   C   A     T ab le  4 .   Deo x y r ib o s n u cleic   ac id   s eq u en ce s   ad d itio n   f u n ctio n   + + +   A   C   G   T   G   G   T   A   C   C   C   G   T   A   A   A   C   G   T   T   T   A   C   G         T ab le  5 .   Deo x y r ib o s n u cleic   ac id   s eq u en ce     XOR  f u n ctio n   X OR   A   C   G   T   T   T   G   C   A   G   G   T   A   C   C   C   A   T   G   A   A   C   G   T       3. 4 .     K ey   g ener a t io n a nd   ef f i cient   B SM   T h s e cu r k ey   g en er ates   a   s et   o f   L SC C S - p r elim in ar y .   T h e   s ize - len g th   o f   s e cu r e - k ey   is   in tr o d u ce d   in   L SC C b ase d   o n   th e   im ag e - en cr y p ti o n   m eth o d ,   w h ich   is   f ix ed   t o   2 5 - b i ts   w h er 2 256 k e y - s p ac is .   E B S   is   m o d ele d   to   r em o v an d   m in im ize  th p ix el   c o r r ela ti o n   a m o n g   n eig h b o r in g - p ix els .   I t   i s   p er f o r m ed   w ith in     th b l o ck   o f   s q u a r e - m atr ix   as   f o ll o w s :     M 2 M 2 ,       W h e r   is   r ep r esen te d   as  th s i ze   o f   th b l o ck .   Su ch   as ,   c o n s i d e r e d   th s iz o f   th m u ltim ed ia - d ata    to   b e   en c r y p te d   th en   b l o ck - s i ze     is   c o m p u ted   b y   u s in g   th f o ll o w in g .     = min { , } ,   ( 2 )     W h e r e ,     s h o w s   f lo o r - f u n cti o n   t o   p o s s ess   th e   h ig h   in t eg er   w h ich   is   h ig h e r   th an   .   I n   th is   E B S ,     th im ag is   en cr y p t ed   in t o   th e   b l o ck s   2 .   T h en   b as e d   o n   C S,   it  ca n   b g en er at ed   p ix el  in   e ac h   o f   th e   r o w s   th at   ar p er m u tate d   in t o   d is t in ct - b l o ck s .   A f ter w ar d .   I n   ea ch - b l o ck   th e ir - p o s iti o n   is   esta b l is h ed   b y   u tili zin g     th o th e r - C S.     3 . 5 .     P r o po s ed  bit - s cr a m bli n g - m o del    T h m u ltim ed ia - im ag ca n   b e   r o tat e d   as   cl o ck w is b y   th h e lp   o f   r ig h t - an g le  th en   E B S   is   c ar r ie d   o u t   w ith   th l im it  o f   2 2   an d   th s i ze   o f   b l o ck   is   o b tain e d   b y   ( 2 ) .   T h is   im ag h as     s ize ,   a ll  o f     th p ix els   w ill  b e   g iv en   an d   s cr am b led   as  = = .   A ll   o f   th g iv en   p ix els  ar s cr am b led   f o r   en s u r in g   th im ag an g l w h ich   is   v a r i e d   b y   r ig h t - an g le   in   th e   cl o ck w is e - d i r e cti o n   w ith   s u cc ess iv e - E B S.     3 . 6 .     H i g h di m e ns io na l i m a g encr y ptio m et ho do lo g y   T h E B S   ai d   in   g ett in g   l o w er   co r r elat io n   b etw ee n   n eig h b o r in g   p ix els .   It   is   an   ai d   i n   ac h iev in g     th c o m p lex   c o r r es p o n d en ce   o f   n o n - lin ea r   b e tw ee n   cip h er   p ix e an d   in p u p ix e th at   aid   in   m ax i m izin g   th s e cu r ity   lev e l.    Fi r s tly ,   A SS   an d   E B   is   c ar r i e d   o u o n     i m a g w i th   s ize    to   g et   th b i n ar y   s eq u en ce     1 .   T h en ,   en co d ed   1   b y   u t ilizi n g   th s eq u e n ce   1 .   T h en ,   th o p er atio n   o f   D N A   a d d itio n   is   p er f o r m ed   o n   e v er y   s in g le  s e q u en ce   o f   1   to   p o s s es   2 .   L as tl y ,     th s eq u e n ce   is   r e m o v ed   f o r     ch ao tic - Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:  2 0 8 8 - 8708       A n   efficien t d a ta   ma s kin g   fo r   s ec u r in g   med ica l d a ta   u s in g   ( S id d a r th a   B .   K . )   6013   s eq u en ce .   P o s th at,     th s eq u en ce   is   tr an s f o r m ed   i n to   th b in ar y   f o r m     ca n   b en co d e d   to   g et    u tili zi n g   3 rd   en co d in g   r u le.   T h en ,   f o r g etti n g   t h s eq u e n ce s   3   th DNA   ad d itio n   b et w ee n     an d   2   is   p er f o r m ed .   T h en   t h th r es h o ld   f u n ctio n   is   ex p r es s ed   as:     = { 0 , 0 , 1 , 0 < .   ( 3 )     F o r   a c h ie v in g   th e   s e q u en ce   o f   D NA   4 .   F o r   a c h i ev in g   th e   b in a r y - s e q u en c e   1 ,   t h e   f i r s t   r u l e   o f   DNA   c o d i n g   is   u s e d   t o   4   d e c o d e .   T h e n   f o r   a ch i ev i n g   t h e   s e q u en c es   o f   c i p h e r   b in a r y   3   b i tw is e   XO R   o p e r a ti o n   is   p e r f o r m e d   b e tw e en     a n d   2 .   F in a lly ,   3   is   c o n v e r t e d   t o   t h e   c ip h e r   im ag e   .   S am e ,   t o   th e   o p e r a t i o n   o f   d e c r y p t i o n   an d   en c r y p t i o n   i s   p e r f o r m e d   in   a   r e v e r s e   m an n e r .   T h e   o u t c o m e   a ch i ev e d   r e p r es en ts   th e   E D M   m o d e t o   a t t a in   b et t e r   p e r f o r m an c e   th an   th e   ex is tin g   s e cu r ity   m o d el   th a t   i s   p r o v en   ex p e r im en t al ly   b e lo w .         4.   RE SU L T S   AND  D I SCU SS I O N   T h is   s ec tio n   e v alu ate s   t h ac h iev ed   o u tco m b y   t h i n tr o d u ce d   E DM   m o d el  o v er   ex i s ti n g   s ec u r it y - m o d el  [ 2 8 ,   2 9 ]   in   ter m s   o f   t h co r r elatio n   co ef f icie n ( C C ) ,   h is to g r a m   a n al y s i s   ( H A ) ,   n u m b er   o f   p ix e l   ch an g r ate   ( NP C R ) ,   an d   u n i f o r m   av er ag c h an g i n g   i n t en s it y   ( U A C I ) ,   an d   I n f o r m a tio n   en tr o p y   ( I E ) .     T h m o d el  is   i m p le m e n ted   b y   u s in g   Ma tlab   2 0 1 8 - f r a m e wo r k   to o l.  Fo r   th an al y s is ,   we  u s th o b tain ed   m ed ical  i m a g f r o m   [ 3 4 ] .   Fu r th er ,   w e   u ti lize  s tan d ar d   2 5 6 2 5 6   L en a,   a er ial   i m ag e,   P ep p er   f o r   t h a n al y s i s .   A ll t h g iv e n   i m a g u ti lized   f o r   th ex p er i m e n t a n al y s is   i s   p r esen ted   i n   b elo w   g iv e n   Fi g u r e   2.             ( a)     ( b )   ( c)         ( d )   ( e)   ( f )     Fig u r 2 .   I m a g es  u s ed   f o r   ex p er i m en t a n al y s i s       4 . 1 .     H is t o g ra m   perf o r m a nc ev a lua t io   T h s tatis tical   p r o p er ties   o f   m ed ical  d ata  s h o w   t h d is tr i b u tio n   p r o p er ties   o f   g r a y   p ar a m eter s   o f     th i n p u m ed ical  co n te n to   a n   ass u r ed   lev el.   F u r t h er ,   th h is to g r a m   m e tr ic  is   co n s id er ed   to   b s ig n i f ica n f ac to r   in   p er f o r m i n g   en cr y p t io n   o n   m ed ical  d ata  to   s ee   if   i m o d i f ies   th e   s tati s tica d is tr ib u tio n   ( SD)   p r o p er ties   o f   th i n p u m u lti m ed ia  d ata.   T h o b j ec tiv o f   o u r   g r a y s ca le  e n cr y p tio n   m et h o d o lo g y   i s   to   r esi s t   ag ain s s tatis t ical  attac k .   T ab le  6   s h o w s   th e x p er i m e n o u t co m at tain ed   b y   t h p r o p o s ed   en cr y p tio n   m o d el.   E x p er i m e n ts   ar co n d u c ted   f o r   th i m a g ca s e   s t u d y   s h o w n   i n   Fi g u r e   2 .   Fro m   t h a n al y s i s ,   it   ca n   b s ee n     th p r o p o s ed   im a g en cr y p tio n   m o d el  ca n   r es is a g ai n s g r ey s ca le  s tatis tical  an a l y s is   ( S A )   in   m a n n er   w h er e   th i n tr u d er   ca n d ec o d th e   in p u i m ag e   o r   g r a y   p ar a m eter   d is tr ib u tio n   p r o p er ties .   Sin ce   th p r o p o s ed   en cr y p tio n   m o d el  m a k es  t h g r ay s ca le  d is tr ib u tio n   o f   t h e n co d ed   in p u p ictu r ele m e n v er y   f lat.   Mo r eo v er ,       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I n t J   E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.  10 ,   No .   6 Dec em b er   2 0 2 0     6 0 0 8   -   6 0 1 8   6014   to   m ea s u r t h e   p ix el   d is tr ib u t io n   u n i f o r m i t y   o f   th e   cip h er   i m ag e   v ar ian ce   o f   t h e   h is to g r a m   is   u s ed .     Mo r u n if o r m it y   t h p ix el  d is tr ib u tio n   p r o p er ty   is   w h e n   v ar ian ce   o r   clo s er .   Dif f er en k e y   s ize  is   u tili ze d   f o r   p er f o r m in g   en cr y p tio n   o n   t h s a m i m a g e,   th v ar ian ce   o f   th e s cip h er   i m a g e s   is   co m p u ted   u s i n g   ( 4 ) .     I f   th r esp ec ti v cip h er   te x i s   clo s e,   th en   th cip h er   i m a g h as  h i g h er   h is to g r a m   u n if o r m it y .   T h h i s to g r a m   v ar ian ce   i s   co m p u ted   as  f o llo w s :     ( ) = 1 2 ( ) 2 2 1 = 0 1 = 0   ( 4 )     w h er   is   t h h i s to g r a m   p ar a m eter   v ec to r   = { 0 , 1 , 2 , , 256 } o f   g r e y s ca le  i m a g e,   an d     an d     ar   th to tal  p ix el  s ize  w it h   g r e y   p ar a m eter s     an d   = 256 .       T ab le  6 .   His to g r a m   p er f o r m a n ce   ev alu at io n   o f   t h p r o p o s ed   m o d el                                               I n p u t   i m a g e   H i st o g r a m o f   t h e   i n p u t   i m a g e   C i p h e r   i m a g e   H i st o g r a m o f   c i p h e r   i mag e   C a se   ( a )   :   L e n a     C a se   ( b ) :   C h e st   C T   S c a n   C a se   ( c ) :   B r a i n   M R I   C a se   ( d ) :   P e p p e r   C a se   ( e ) :   U l t r a so u n d   I mag e   C a se   ( f ) :   A e r i a l   I mag e       4 . 2 .     Co rr el a t io n c o e f f icient   perf o r m a nce  ev a lua t io n   T h is   s ec tio n   e v al u ated   t h p er f o r m a n ce   o f   C C ,   w h ic h   is   ac h iev ed   b y   th e   i n tr o d u ce d   s ec u r it y   m o d e l   o v er   th e x i s ti n g   m o d el.   T h ex p er i m e n tal  i s   p er f o r m ed   f o r   i m a g es   an d   r ep r esen ted   in   Fi g u r 2 .   T h C C     b et w ee n   th n ei g h b o r in g   p ix el   is   ca lcu lated   b y   u tili zi n g   th b elo w ;     =  ( , ) ( ) ( )   ( 5 )     w h er  ( , )   is   ca lcu lated   as f o llo w s      ( , ) = 1 ( ( ) ) ( ( ) ) ,   ( 6 )     ( )   is   ca lcu lated   as  f o llo w s     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:  2 0 8 8 - 8708       A n   efficien t d a ta   ma s kin g   fo r   s ec u r in g   med ica l d a ta   u s in g   ( S id d a r th a   B .   K . )   6015   ( ) = 1 ,   ( 7 )     An d   ( )   is   ca lcu lated   as f o llo w s     ( ) = 1 ( ( ) ) 2   ( 8 )     T h e   C C   b e t w e e n   e n c r y p t e d   m ed i c a l / m u l t i m e d i a   i m a g e   a n d   t h e   i n p u t - o r i g i n a l   i m a g e   i s   c a l c u l a t e d   b y   ( 5 ) .   T h p er f o r m an ce   ac h ie v ed   b y   i n tr o d u ce d   th E DM - s ec u r it y   m o d el  o v er   th ex i s ti n g   m o d e w h ic h   is   r ep r esen ted   in   T ab les  7   an d   8 .   Fro m   t h e x p er i m e n tal   an al y s i s ,   it   c a n   b s ee n   th a t h in tr o d u ce d   E D M   tech n iq u ac h iev e s   m u c h   b etter   p er f o r m a n ce   th a n   t h ex i s ti n g   m o d el  f o r   th i m a g e.       T ab le   7 .   C o r r elatio n   co ef f icie n t a ttai n ed   b y   p r o p o s ed   E DM   o v er   th ex i s ti n g   m o d el  f o r   L e n i m a g e s   A l g o r i t h m   H o r i z o n t a l   V e r t i c a l   D i a g o n a l   Ex i st i n g   mo d e l   [ 2 8 ]   0 . 0 0 3 9   - 0 . 0 3 1 4   0 . 0 1 5 8   Ex i st i n g   mo d e l   [ 2 9 ]   0 . 0 0 6 8   - 0 . 0 0 5 4   0 . 0 0 1   Ex i st i n g   mo d e l   [ 3 3 ]   0 . 0 2 1 1   0 . 0 4 1 2   - 0 . 0 0 1 6   ED M   mo d e l   0 . 0 0 1 9   - 0 . 0 0 3 0   0 . 0 0 1 8       T ab le   8 .   C o r r elatio n   co ef f icie n t a ttai n ed   b y   E DM   m o d el  co n s id er in g   d iv er s s et  o f   i m a g es   I mag e s   H o r i z o n t a l   V e r t i c a l   D i a g o n a l   P e p p e r   0 . 0 0 0 9   0 . 0 0 4 0 5 8   0 . 0 0 0 7 9   A e r i a l   - 0 . 0 0 0 9 8   0 . 0 0 3 3 6 9   0 . 0 0 2 2 4 3   C h e st   C T   - 0 . 0 0 0 7 1 3   0 . 0 0 7 6   0 . 0 0 0 3 4   B r a i n   M R I   0 . 0 0 1 3   0 . 0 0 8 1 4   0 . 0 0 1 1 8   U l t r a so u n d   0 . 0 0 3 0 7 8   0 . 0 0 0 5 5   - 0 . 0 0 0 3 9       4 . 3 .     I nfo rm a t io n e ntr o py   pe rf o r m a nce  ev a lua t io   I E   m e t r i c   i s   a   m e a s u r em e n t   t o   c o m p u t e   t h e   d e g r e e   o f   i n s e c u r i t y   w h i c h   i s   c o m p u t e d   u s i n g   t h e   f o l l o w i n g     ( ) = ( ) 2  1 = 0 l og 2 ( )   ( 9 )     w h er ( )   s h o w s   t h p r o b ab ilit y   th at  d ata     ap p ea r s .   Fo r   g r ay s ca le   i m ag e s ,   d ata    is   co llect ed   2 5 6   s tates,  t h m a x   a n d   m i n   ( m a x i m u m   an d   m i n i m u m )   v al u a r 0   an d   2 5 5 ,   r esp ec tiv el y .   W ith   t h h elp   o f   ( 9 ) ,   en tr o p y   is   r a n d o m ,   w h en e v er   th s ize  o f   e n tr o p y   is   8   th at   r ep r esen ts   h i g h   e n tr o p y   o f   t h cip h er   i m a g is   s ec u r an d   t h m o d el  o f   en cr y p tio n   is   u tili ze d .   T h en tr o p y   p er f o r m a n ce   o f   cr y p to g r ap h ic  i m a g es  o b tain ed   b y   p er f o r m in g   en cr y p t io n   o n   L e n an d   P ep p er   im a g u s in g   t h p r o p o s ed   an d   v ar io u s   s tat e - of - ar en cr y p tio n   m et h o d s   is   p r esen ted   i n   T ab le  8 .   Fro m   r es u lt,  it  is   i n f e r r ed   th at  th p r o p o s ed   E D m et h o d   ac h iev e s   s u p er io r   p er f o r m a n ce   t h a n   th ex is t in g   i m ag e n cr y p tio n   m et h o d   [ 2 8 ,   2 9 ] .   T h u s ,   s h o w s   th in f o r m atio n   leak ag e   ( I L )   o f   c ip h er   i m ag ar s ig n i f ica n tl y   les s .   T h u s ,   it  p r o v es  t h s ec u r it y   o f   t h p r o p o s ed   im a g e   en cr y p ti o n   m o d el.   B elo w   g i v e n   T ab le  9   s h o w s   t h p er f o r m a n ce   ev al u atio n   o f   i n f o r m atio n   en tr o p y .       T ab le  9 .   I n f o r m at io n   en tr o p y   p er f o r m a n ce   e v alu a tio n   A l g o r i t h m   L e n a   P e p p e r   A e r i a l   C h e st   C T   B r a i n   M R I   U l t r a so u n d   Ex i st i n g   mo d e l   [ 1 8 ]   7 . 9 7 8   -   -   -   -   -   Ex i st i n g   mo d e l   [ 1 9 ]   7 . 9 9 6 7   7 . 9 9 6 7   -   -   -   -   ED M   mo d e l   7 . 9 9 6 4   7 . 9 9 9 2   7 . 9 9 8   7 . 9 5 5   7 . 9 4 2 2   7 . 9 8 9 5       4 . 4 .     Dif f er ent ia l a t t a ck   perf o r m a nce  ev a lua t io   T h is   s ec tio n   r ep r esen t s   d if f er en tial  attac k - p er f o r m a n ce   o b tain ed   b y   in tr o d u ce d   th E DM   tech n iq u e   o v er   th i m ag e n cr y p tio n   te ch n iq u e,   A   D A   i s   to   p er f o r m   tr iv ial  m o d i f icatio n   to   t h in p u m u l ti m ed ia  p i c t u r e   e l e m e n t s .   P o s t   t h a t ,   p e r f o r m   e n c r y p t i o n   o n   i n p u t   m u l t i m e d i a   p i c t u r e   e l e m e n t s   a n d   a l t e r   t h e   m u l t i m e d i a   p ictu r ele m e n t s .   T h co r r elatio n   a m o n g   t h i n p u m u lti m ed i p ictu r ele m e n t s   an d   t h en c r y p ted   m u lti m ed ia  Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I n t J   E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.  10 ,   No .   6 Dec em b er   2 0 2 0     6 0 0 8   -   6 0 1 8   6016   p ictu r ele m e n ts   is   attai n ed   b y   co r r elatin g   th t w o   en cr y p ted   m u lti m ed ia  p ictu r elem en ts .   T h NP C R     an d   U A C I   ar u ti lized   to   m ea s u r w h e th er   t h en cr y p tio n   tech n iq u r esis ted   d if f e r en tial  attac k   [ 3 5 ] .     T h e   UA C I   i s   ca lcu lated   as  f o ll o w s :      = 1 [ | ( , ) ( , ) | 255 , ] 100   ( 1 0 )     Si m i lar l y ,   t h NP C R   i s   co m p u ted   as f o llo w s      = ( , ) , 100   ( 1 1 )     w h er e,     an d     r ep r esen ts   t h le n g t h   a n d   w id th   o f   t h g r a y - s c ale  i m a g e,   r esp ec ti v el y ,       an d     r ep r esen t s   cip h er   p ictu r ele m e n ts   w i th   r eg ar d s   to   t w o - p ict u r ele m e n ts   w it h   th e   v ar iatio n   o f   s i n g le - p i x el.     Fo r   p ix el   ( , ) ,   if   ( , ) = ( , ) ,   th en   ( , ) = 1 ,   o th er w is e ( , ) = 0 .   T h p er f o r m an ce   o f   NP C R   an d   UACI  is   ca lcu lated   b y   u s i n g   ( 1 0 )   an d   ( 1 1 )   r esp ec tiv el y ,   an d   p er f o r m an ce   ac h ie v ed   b y   i n tr o d u ce d   th E DM   m o d el   o v er   t h e x is t in g   m et h o d ,   w h ic h   is   r ep r esen ted   in   T ab les  1 0   an d   1 1 .   Fr o m   t h e x p er im e n a n al y s is ,     it  ca n   b i n f er r ed   t h at  t h e   in tr o d u ce d   E DM   tec h n iq u ca n   r e s is t h p lai n - te x a n d   t h d i f f er en tial   attac k   w h en   co m p ar ed   to   th ex i s ti n g   m o d el.   Fro m   ac h ie v ed   o u tco m it  ca n   b s ee n   i n tr o d u ce d   m o d el  ac h iev e s   th s a m e   p er f o r m a n ce   o f   U AC I   w h en   c o m p ar ed   to   th ex is t in g   m o d el .   A n y w a y s ,   in   ter m s   o f   t h NP C R ,   th i n tr o d u ce d   E DM   m o d el  ac h ie v es s u p er io r   p er f o r m a n ce   t h an   t h ex is ti n g   m o d el.       T ab le  10 UA C I   p er f o r m an ce   ev alu a tio n   co n s id er in g   d iv er s e   i m ag e s     A l g o r i t h m   L e n a   P e p p e r   A e r i a l   C h e st   C T   B r a i n   M R I   U l t r a so u n d   Ex i st i n g   mo d e l   [ 1 8 ]   2 8 . 7 3 4 4   -   -   -   -   -   Ex i st i n g   mo d e l   [ 1 9 ]   3 3 . 4 6   -   -   -   -   -   P r o p o se d   mo d e l   4 9 . 7 5 7 1   2 4 . 9   2 6 . 1 5   4 9 . 5 9   4 9 . 7 7   4 9 . 9 1       T ab le   1 1 .   N P C R   p er f o r m an ce   ev alu a tio n   co n s id er in g   d iv er s e   i m ag e s     A l g o r i t h m   L e n a   P e p p e r   A e r i a l   C h e st   C T   B r a i n   M R I   U l t r a so u n d   Ex i st i n g   mo d e l   [ 2 8 ]   9 9 . 6 1 8 5   -   -   -   -   -   Ex i st i n g   mo d e l   [ 2 9 ]   9 9 . 6 1   -   -   -   -   -   P r o p o se d   mo d e l   9 9 . 2 3   9 9 . 2 2   9 9 . 2 3   9 9 . 2 2   9 9 . 2 2   9 9 . 2 2       4 . 5 .     Resul t   a nd   dis cus s io   Fro m   o v er all  ac h iev ed   o u tc o m r ep r ese n ts   t h at  t h in tr o d u ce d   m o d el  ac h ie v e s   g o o d   s u p er io r   p e r f o r m a n c e   c o n s i d e r i n g   C C ,   U A C I ,   h i s t o g r a m ,   N PC R ,   a n d   I E .   T h e   E D M   m o d e l   m a k e s   a   g r a y s c a l e   d i s t r i b u t i o n   o f   th en co d ed   in p u m u l ti m ed ia  p ictu r ele m e n t s   is   s i g n i f ican tl y   f lat  w h en   co m p ar ed   w it h   t h e x is ti n g     m o d el   [ 1 7 ,   2 8 ,   2 9 ,   3 1 ] .   T h u s ,   it  ca n   r esi s a g ain s S A .   T h m o d el   o f   E DM   attai n s   s u p er io r - p er f o r m an ce   f o r   C C   w h e n   co m p ar ed   w it h   t h e   ex is t in g   i m a g e n cr y p t io n   m o d el  [ 1 7 ,   2 8 ,   2 9 ,   3 1 ] .   T h is   i s   b ec au s e   E B is   u s ed   in   e ac h   s tep   o f   C S.  T h u s ,   th co r r elatio n   a m o n g   ad j ac en p ix el s   is   le s s   a n d   aid in g   s u p er io r   s ec u r it y   p er f o r m a n ce .   Fu r t h er ,   t h E D m o d el  atta in s   s i m ilar   U AC I   p er f o r m a n ce   a n d   s u p er io r   NP C R   p er f o r m a n c e   w h e n   co m p ar ed   w it h   th e   ex is t in g   i m a g e n cr y p tio n   m o d el  [ 1 7 ,   2 8 ,   2 9 ,   31] .   T h u s ,   t h E D m o d el  ca n   a g ai n s t   DA ,   cr o p p in g ,   n o is e,   an d   p lai n .   T h o v er all  ac h iev ed   o u tco m s h o w s   t h r o b u s t n ess   o f   th E DM   m o d el.       5.   CO NCLU SI O N   T h is   p ap er   is   r ep r esen ted   a n   ef f icie n t - i m ag e   m eth o d   u s i n g   DN an d   CS s .   T h e f f i cien t - B S M   u tili zi n g   ar b itra r y   o f   L C MC S   an d   r a n d o m - s eq u e n ce .     F u r th er m o r e ,   th e   DN A   s u b s tit u tio n   is   u t ilized   to   m ax i m ize  th e f f icie n c y   a n d   cip h er - u n p r ed ictab ilit y   o f   d a ta  m as k i n g - m et h o d .   T h ex p er i m en is   d o n b y   u s i n g   th d ata s ets  o f   d iv er s m ed ical  t h at  r an g i n g   f r o m   M R I   to   C T .   Fu r th er ,   th u s ed   s t an d ar d   L en a,   P ep p er ,   an d   ae r ial  i m a g to   p er f o r m   t h a n al y s i s   o f   co m p ar ati v e.   T h o u tco m e   r ep r esen ts   i n tr o d u ce d   t h m o d el  o f   E DM   s ec u r it y   to   attai n   th e   s u p er io r   p er f o r m an ce   o f   C C   a n d   UAC L   w h e n   co m p ar ed   to   t h e x is t in g   m o d el.   T h u s ,   t h p r o p o s ed   m eth o d   o f   E DM   s ec u r it y   ca n   r esis t h DA ,   li n ea r   attac k   ( L A ) ,   r esis n o is e,   an d   C A   m o r e   ef f icien tl y   b ec au s o f   t h lar g e - k e y - s p ac e.   I n   f u t u r e,   w w il e n h a n ci n g   t h g e n er atio n   o f   C S   to   f u r t h er   i m p r o v s ec u r it y .   A lo n g   w it h   w w ill  co n d u ct  th e x p er i m e n an al y s i s   co n s id er i n g   b y   t h e   v ar ied   im a g es  a n d   o th er   m etr ics o f   s ec u r it y   p er f o r m an ce .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:  2 0 8 8 - 8708       A n   efficien t d a ta   ma s kin g   fo r   s ec u r in g   med ica l d a ta   u s in g   ( S id d a r th a   B .   K . )   6017   RE F E R E NC E S   [1 ]   Z.   H.  Hu ,   Y.  W e n ,   T . - S .   Ch u a ,   a n d   X .   L i,   T o w a rd   sc a l a b le  s y ste m f o b ig   d a ta  a n a ly ti c s:  A   tec h n o l o g y   tu to rial,   IEE Acc e ss ,   v o l.   2 ,   p p .   6 5 2 - 6 8 7 ,   2 0 14.   [2 ]   Y.  L u o ,   D.  T a o ,   K.   Ra m a m o h a n a ra o ,   C.   X u ,   a n d   Y.W e n ,   T e n so c a n o n ica c o rre latio n   a n a ly sis   f o m u lt i - v ie d im e n sio n   re d u c ti o n ,   IEE E   T ra n sa c ti o n o n   Kn o wled g e   a n d   Da ta   En g i n e e rin g ,   v o l.   2 7 ,   p p .   3 1 1 1 - 3 1 2 4 ,   2 0 1 5 .   [3 ]   Y.  L u o ,   Y.  W e n ,   D.  T a o ,   He tero g e n e o u m u lt it a sk   m e tri c   le a rn in g   a c ro ss   m u lt ip le  d o m a in s,”   IEE T ra n sa c ti o n s   o n   Ne u r a Ne two rk a n d   L e a r n in g   S y ste ms ,   v o l.   2 9 ,   n o .   9 ,   p p .   4 0 5 1 - 4 0 6 4 ,   2 0 1 7 .   [4 ]   M .   L i m ,   a n d   P .   Yu e n ,   En tr o p y   m e a su re m e n f o b io m e tri c   v e ri f ica ti o n   s y ste m s,   IEE T ra n sa c ti o n o n   Cy b e rn e ti c s ,   v o l.   4 6 ,   p p .   1 0 6 5 - 1 0 7 7 ,   2 0 1 6 .   [5 ]   H.  N y e e m ,   W .   Bo les ,   a n d   C.   Bo y d ,   Dig it a i m a g e   wa ter m a r k in g Its  f o r m a m o d e l,   f u n d a m e n tal  p ro p e rti e a n d   p o ss ib le attac k s,' '   EURA S IP  J .   A d v .   S ig n a Pro c e ss . ,   v o l.   2 0 1 4 ,   n o .   1 ,   p p .   1 - 2 1 ,   2 0 1 4 .   [6 ]   N.  Zi v ic,  W a ter m a r k in g   f o I m a g e   A u th e n ti c a ti o n ,   Ro b u st  Ima g e   Au th e n ti c a t io n   Pre se n c e   No ise ,   1 st  e d .   Ch a m,   S wit ze rl a n d S p ri n g e r,   p p .   4 3 - 4 7 ,   2 0 1 5 .   [7 ]   N.  A .   L o a n ,   N.  N.  Hu rra h ,   S .   A .   P a ra h ,   J.  W .   L e e ,   J.  A .   S h e ik h   a n d   G .   M .   Bh a t,   " S e c u re   a n d   Ro b u s Dig it a I m a g e   W a t e r m a r k i n g   U s i n g   C o e f f i c i e n t   D i f f e r e n c i n g   a n d   C h a o t i c   E n c r y p t i o n , "   I E E E   A c c e s s ,   v o l .   6 ,   p p .   1 9 8 7 6 - 1 9 8 9 7 ,   2 0 1 8 .   [8 ]   S .   A .   P a ra h ,   F .   A h a d ,   J.  A .   S h e ik h ,   a n d   G .   M .   Bh a t,   Hid in g   c li n ica in f o r m a ti o n   in   m e d ica i m a g e s:  A   n e w   h ig h   c a p a c it y   a n d   re v e rsib le d a ta h id in g   tec h n iq u e , ' '   J .   Bi o me d .   I n f. ,   v o l.   6 6 ,   p p .   2 1 4 - 2 3 0 ,   2 0 1 7 .   [9 ]   Re d d y ,   R.   O.,   Dh ru v e ,   K.  D.,   Re d d y ,   R.   N.,   Ra d h a ,   M . ,   a n d   V a n i ,   N.  S . ,   A   No v e A p p ro a c h   in   A d o p ti n g   F in it e   S tate   A u to m a ta  f o I m a g e   P ro c e ss in g   A p p li c a ti o n s,”   I n ter n a ti o n a J o u rn a o Co m p u ter   V isi o n   a n d   Ima g e   Pro c e ss in g ,   v o l .   8 ,   n o .   1 p p .   5 9 - 74 ,   2 0 1 8 .   [1 0 ]   S .   A .   P a ra h ,   J.   A .   S h e ik h ,   J.  A .   Ak h o o n ,   N.  A .   L o a n ,   a n d   G .   M .   Bh a t,   In f o rm a ti o n   h i d i n g   in   e d g e s: A   h ig h   c a p a c it y   i n f o r m a t i o n   h i d i n g   t e c h n i q u e   u s i n g   h y b r i d   e d g e   d e t e c t i o n ,   M u l t i m e d   T o o l s   A p p l . ,   v o l .   7 7 ,   n o .   1 ,   p p .   1 8 5 - 2 0 7 ,   2 0 1 8 .   [ 1 1 ]   S .   A .   P a ra h ,   F .   A h a d ,   J.  A .   S h e ik h ,   N.  A .   L o a n ,   a n d   G .   M .   Bh a t,   In f o rm a ti o n   h id in g   in   m e d ica l   i m a g e s:   A   ro b u st   m e d i c a l   i m a g e   w a t e r m a r k i n g   s y s t e m   f o r   E - h e a l t h c a r e , ' '   M u l t i m e d   T o o l s   A p p l . ,   v o l .   7 6 ,   n o .   8 ,   p p .   1 0 5 9 9 - 1 0 6 3 3 .   2017.   [1 2 ]   K.  M u h a m m a d ,   J.  A h m a d ,   S .   R h o ,   a n d   S .   W .   Ba ik ,   Im a g e   ste g a n o g ra p h y   f o a u th e n ti c it y   o f   v is u a c o n ten ts  i n   so c ial  n e tw o rk s,' '   M u lt ime d ia   T o o l s A p p l. ,   v o l .   7 6 ,   n o .   1 8 ,   p p .   1 8 9 8 5 - 1 9 0 0 4 ,   2 0 1 7 .   [1 3 ]   L .   Y.  Zh a n g   e a l. ,   On   th e   se c u rit y   o f   a   c las o f   d iff u sio n   m e c h a n ism f o i m a g e   e n c r y p ti o n ,   IEE T ra n s .   Cy b e rn . ,   v o l.   4 8 ,   n o .   4 ,   p p .   1 - 1 3 ,   2 0 1 7 .   [1 4 ]   A .   Ka n so   a n d   M .   G h e b leh ,   A n   e ff icie n a n d   ro b u st   im a g e   e n c r y p ti o n   sc h e m e   f o m e d ica a p p li c a ti o n s,”   C o mm u n .   No n li n e a S c i.   Nu me r.  S imu l . ,   v o l .   2 4 ,   n o .   1 - 3 ,   p p .   9 8 - 1 1 6 ,   2 0 1 5 .   [1 5 ]   K.  M u h a m m a d ,   M .   S a jj a d ,   I.   M e h m o o d ,   S .   R h o ,   a n d   S .   W .   Ba ik ,   A   n o v e m a g ic  L S su b stit u ti o n   m e th o d     (M - L S B - S M u sin g   m u lt i - lev e e n c r y p ti o n a n d   a c h ro m a ti c   c o m p o n e n o f   a n   i m a g e , ' '   M u lt ime d ia   T o o ls  Ap p l. ,     v o l.   7 5 ,   n o .   2 2 ,   p p .   1 4 8 6 7 - 1 4 8 9 3 ,   2 0 1 6 .   [1 6 ]   A .   S a m b a s,  M .   M a m a t ,   A .   A .   A r a fa ,   G .   M .   M a h m o u d ,   M .   A .   M o h a m e d a n d   W .   S .   M a d a S a n ja y a ,   n e w   c h a o ti c   s y ste m   with   li n e o f e q u il i b ria:d y n a m ic s,p a ss iv e   c o n tro a n d   c ircu it   d e sig n ,   In ter n a t io n a J o u rn a o f   El e c trica a n d   Co mp u ter   E n g in e e rin g   ( IJ ECE ) ,   v o l.   9 ,   n o.   4 ,   p p .   2 3 6 5 - 2 3 7 6 ,   2 0 1 9 .   [1 7 ]   D.  Ra v ich a n d ra n ,   P .   P ra v e e n k u m a r,   J.  B.   B.   R a y a p p a n ,   a n d   R.   Am irt h a ra jan ,   DN c h a o b len d   to   se c u re   m e d ica p riv a c y ,   IEE T ra n s.   Na n o b io sc i. ,   v o l.   1 6 ,   n o .   8 ,   p p .   8 50 - 8 5 8 ,   2 0 1 7 .   [1 8 ]   S h a rm a ,   S . ,   Ku m a r,   T . ,   Dh a u n d iy a l,   R. ,   M is h ra ,   A .   K.,   Du k lan ,   N. ,   a n d   M a it h a n i ,   A . ,   Im p ro v e d   m e th o d   f o im a g e   se c u rit y   b a s e d   o n   c h a o ti c - s h u f fle  a n d   c h a o ti c - d if f u sio n   a lg o rit h m s,”   In ter n a ti o n a J o u rn a o f   El e c trica a n Co mp u ter   E n g in e e rin g   ( IJ ECE ),   v o l.   9 ,   n o .   1 ,   p p .   2 7 3 - 2 8 0 ,   2 0 1 9 .   [1 9 ]   J.  Ch a n d ra se k a ra n   a n d   S .   J.  T h iru v e n g a d a m ,   A   h y b rid   c h a o ti c   a n d   n u m b e th e o re ti c   a p p r o a c h   f o se c u rin g   DICO M   im a g e s,”   S e c u r.  Co mm u n .   Ne tw. ,   v o l.   2 0 1 7 ,   n o .   3 ,   1 - 1 2 ,   2 0 1 7 .   [2 0 ]   S .   El   A ss a d   a n d   M .   F a ra jallah ,   A   n e w   c h a o s - b a se d   im a g e   e n c r y p ti o n   sy ste m ,   S ig n a l   Pr o c e ss . ,   I ma g e   Co mm u n . ,   v o l.   4 1 ,   p p .   1 4 4 - 1 5 7 ,   2 0 1 6 .   [2 1 ]   Y.  Zh o u ,   L .   Ba o ,   a n d   C.   L .   P .   C h e n ,   A   n e w   1 c h a o ti c   sy ste m   f o ima g e   e n c r y p ti o n ,   S ig n a P r o c e ss . ,   v o l.   9 7 ,     p p .   1 7 2 1 8 2 ,   2 0 1 4 .   [2 2 ]   X .   L i,   L .   W a n g ,   Y.  Ya n ,   a n d   P .   L iu ,   A n   im p ro v e m e n c o lo im a g e   e n c r y p ti o n   a lg o rit h m   b a se d   o n   D NA   o p e ra ti o n a n d   re a a n d   c o m p lex   c h a o ti c   sy st e m s,”   Op t. - In t.   J .   L ig h El e c tro n   Op t. ,   v o l .   1 2 7 ,   n o .   5 ,   p p .   2 5 5 8 2 5 6 5 ,   2 0 1 6 .   [2 3 ]   Y.  Zh a n g ,   W .   W e n ,   M .   S u ,   a n d   M .   L i,   Cr y p tan a l y z in g   a   n o v e i m a g e   f u sio n   e n c ry p ti o n   a lg o rit h m   b a se d   o n   DN A   s e q u e n c e   o p e r a t i o n   a n d   h y p e r - c h a o t i c   s y s t e m ,   O p t . - I n t .   J .   L i g h t   E l e c t r o n   O p t . ,   v o l .   1 2 5 ,   n o .   4 ,   p p .   1 5 6 2 - 1 5 6 4 ,   2014.   [2 4 ]   L .   B.   Z h a n g ,   Z.   L .   Z h u ,   B.   Q .   Ya n g ,   W .   Y.  L iu ,   H.   F .   Zh u ,   a n d   M .   Y.  Z o u ,   Cry p tan a l y sis  a n d   im p ro v e m e n o f   a n   e ff ici e n a n d   se c u re   m e d ica ima g e   p ro tec ti o n   sc h e m e ,   M a th .   Pro b lem s E n g . ,   v o l.   2 0 1 5 ,   n o .   2 ,   p p .   1 - 1 1 ,   2 0 1 5 .   [2 5 ]   A .   M e rz o u g ,   A .   A li - P a c h a ,   a n d   N.  Ha d j - S a id ,   Ne w   A p p ro a c h   o f   th e   P lay f a ir' Cip h e w it h   A   Nu m e rica V a lu e   o f   th e   Ke y w o rd ,”   In d o n e si a n   J o u r n a o El e c trica En g in e e ri ng  a n d   Co mp u ter   S c ien c e ,   v o l.   6 ,   n o .   3 ,   p p .   6 9 5 - 7 0 3 201 7 .   [2 6 ]   X .   W a n g   a n d   C.   L iu ,   A   n o v e a n d   e ff e c ti v e   i m a g e   e n c r y p ti o n   a lg o rit h m   b a se d   o n   c h a o a n d   DN e n c o d in g ,   M u lt ime d ia   T o o ls  A p p l . ,   v o l.   7 6 ,   n o .   5 ,   p p .   6 2 2 9 - 6 2 4 5 ,   2 0 1 7 .   [2 7 ]   M .   Ku m a r,   A .   Iq b a l,   a n d   P .   Ku m a r,   A   n e R G B   i m a g e   e n c r y p ti o n   a lg o rit h m   b a se d   o n   DN e n c o d in g   a n d   e ll ip ti c   c u rv e   Diff ie He ll m a n   c r y p to g ra p h y ,   S ig n a Pro c e ss . ,   v o l.   1 2 5 ,   p p .   1 8 7 - 2 0 2 ,   2 0 1 6 .   [2 8 ]   X .   Z h a n g ,   Z.   Z h o u   a n d   Y.  Niu ,   " A n   I m a g e   En c r y p ti o n   M e th o d   B a se d   o n   th e   F e istel  Ne tw o r k   a n d   D y n a m ic  DN En c o d in g , "   IEE P h o to n ics   J o u r n a l,   v o l.   1 0 ,   n o .   4 ,   p p .   1 - 1 4 ,   2 0 1 8 .   [2 9 ]   S .   S u n ,   " No v e l   H y p e rc h a o ti c   I m a g e   En c r y p ti o n   S c h e m e   B a se d   o n   DN A   En c o d in g ,   P ix e l - L e v e S c ra m b li n g   a n d   Bit - L e v e S c ra m b li n g , "   IEE Ph o to n ics   J o u rn a l,   v o l .   1 0 ,   n o .   2 ,   p p .   1 - 1 4 ,   2 0 1 8 .   [3 0 ]   H.  F a n   a n d   M .   L i,   Cry p tan a l y sis   a n d   Im p ro v e m e n o f   Ch a o s - Ba se d   Im a g e   En c r y p ti o n   S c h e m e   w it h   Circu lar  In ter - In tra - P ix e ls Bi t - L e v e P e rm u tatio n ,   M a th e ma ti c a Pro b lem s in   E n g in e e rin g ,   vo l.   2 0 1 7 p p .   1 - 1 1 ,   2 0 1 7 .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.