I AE S In t er na t io na l J o urna l o f   Art if icia l In t ellig ence   ( I J - AI)   Vo l.  8 ,   No .   3 ,  Sep tem b er   201 9 ,   p p .   197 ~ 204   I SS N:  2 2 5 2 - 8938 ,   DOI : 1 0 . 1 1 5 9 1 /i j ai. v 8 .i 3 . p p 197 - 2 0 4        197       J o ur na l ho m ep a g e :  h ttp : //ia e s co r e . co m/o n lin e/in d ex . p h p /I J AI   Co m pu tatio na l in telligence  ba sed l o ss less  regenera ti o n  (CILR)   o f  blo c k ed ging iv i tis int ra o ra l i m a g e t ra nspo rtation       Anirba n B ho w m i k 1 ,   J o y deep  Dey 2 ,   Arinda m   Sa r k a r 3 ,   S un il K a rf o r m a 4   1 De p a rtme n t  o f   Co m p u ter A p p li c a ti o n s,  Cy b e r  Re se a rc h   & T r a in in g   In stit u te,  B u rd w a n - 7 1 3 1 0 1 ,   In d i a   2 De p a rtme n t  o f   Co m p u ter S c ien c e ,   M . U.C  W o m e n ’s Co ll e g e ,   B. C.   Ro a d ,   B u rd w a n - 7 1 3 1 0 4 ,   In d ia   3 De p a rtme n t  o f   Co m p u ter S c ien c e   &   El e c tro n ics ,   Ra m a k rish n a   M issio n   V i d y a m a n d ira,  Be lu r  M a t h   - 7 1 1 2 0 2 ,   In d ia   4 De p a rtme n t  o f   Co m p u ter S c ien c e ,   T h e   Un iv e rsit y   o f   Bu rd w a n ,   Bu rd w a n - 7 1 3 1 0 4 ,   I n d ia       Art icle  I nfo     AB ST RAC T   A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   Feb   9 ,   2 0 1 9   R ev i s ed   Mar   6 ,   2 0 1 9   A cc ep ted   Ma y   9 ,   2 0 1 9       T h is  p a p e r  p re se n ted   t h a t  a n   i n trao ra l  im a g e   h a s  b e e n   w ra p p e d   d u r in g   w irele ss   tran sp o rtatio n   w it h   a n   e n c r y p ti o n   t o o l  w it h   a n   a d d e d   e ss e n c e   o f  lo ss les s  re g e n e ra ti o n   p ro p e rty .   Th re sh o l d   b a se d   c r y p to g ra p h ic  tran sp o rtat io n   h a s  p ro v id e d   th e   c o n stru c ti o n   o f   re li a b le  a n d   ro b u st  m e d ica l  d a ta  c o m m u n ica ti o n   s y ste m .   T h e   a c c u m u latio n   o f   th re sh o ld   sh a re s  o n ly   w o u ld   re su lt   to   t h e   f o rm a ti o n   o f   th e   in tr a o ra l  g in g iv it is  i m a g e   a t  th e   re c e i v e rs’  e n d .   T h e   p ro p o se d   tec h n i q u e   d e a lt   with   th e   g e n e ra ti o n   o f   n   n u m b e r  o f   p a rti a l  sh a r e s  b y   c r e a ti n g   a   u n iq u e   f ra m e   stru c tu re   b y   th e   d e n ti st  /   p h y sic ian .   A d d it io n a l   f e a tu re   h a s  b e e n   p ro p o se d   o n   th e   c o m p u tatio n a l  lo ss les s  tran sp o rtati o n . T h e   e x isti n g   tec h n iq u e s  c a u se   a   h ig h   c o m p u tatio n a l   c o m p lex it y .   T h e   p ro p o se d   tec h n i q u e   e n su re d   th e   l o ss les s   re g e n e ra ti o n   p ro p e rty   w h il e   b lo c k e d   g in g iv it is  i m a g e   sh a rin g .   F il li n g   o f   b it s  h a v e   b e e n   in c o rp o ra ted   to   e n su re   t h e   sta ti c   siz e d   h o m o g e n e o u s  b lo c k s  o f   in trao ra l  g in g iv it is  ima g e .   A   g ra p h ica l  m a sk in g   m e th o d   h a d   b e e n   d e p lo y e d ,   f o ll o w e d   b y   su c c e ss iv e   d e c r y p ti o n   p ro c e d u re   o n   m in im u m   th re sh o ld   sh a re s  t h a t  e n su re   lo ss les s  d a ta  re g e n e ra ti o n .   T h is  c a n   g u id e   th e   d e n tal  trea tm e n t  w it h   e n h a n c e d   a c c u ra c y .   Di ff e r e n t  ty p e s  o f   st a ti stica l  tes ti n g   li k e   e n tro p y   a n a l y sis  a n d   h isto g ra m   a n a l y sis  c o n f ir m s  th e   e x h ib it i o n   o f   a u th e n ti c it y ,   c o n f id e n ti a li ty ,   a n d   i n teg rit y   o f   o u r  p ro p o se d   tec h n iq u e .   K ey w o r d s :   E n tr o p y   Fra m e  Fo r m at  Or ien tat io n   L o s s less   Da ta  P r o p er ty   Ma s k   Ma tr i x   Secr et  I n tr ao r al  I m a g e   Co p y rig h t  ©   2 0 1 9   In stit u te o f  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 l  rig h ts  re se rv e d .   C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   J o y d ee p   De y ,   Dep ar t m en t o f   C o m p u ter   Scie n ce ,   B . C .   R o ad ,   Po s t Raj b ati,   B u r d w a n ,   W est B en g al,   I n d ia,   P I N  –   7 1 3 1 0 4 .   E m ail: j o y d ee p m ca b u @ g m ai l.c o m       1.   I NT RO D UCT I O N   T h e  k e y   asp ec t  is   to   ch an n elize   an   o n li n e  tr an s m i s s io n   o f   d ata  th r o u g h   s ec u r ed   p r o cu r e m e n t   b y   ap p l y in g   m at h e m atica l  h a r d n ess .   T h e  ef f ec ti v e  a n d   r el iab le  d ata  co m m u n icatio n s   u s in g   cr y p to g r ap h y   to o ls   [ 1 - 3 ]   is   a  s ig n i f ica n t  is s u e  i n   m o d er n   tech n o lo g ical  er a.   T h er e  ar e  s o   m a n y   e m er g in g   cr y p to g r ap h y   tec h n iq u es  [ 4 ] .   C o m p r o m i s in g   th e  r ec ip ien t  lead s   to   leak ag e  o f   d ata.   I n   m ed ical  d o m ai n   o f   d ata   co m m u n icatio n ,   s ec u r ed   tr an s m is s io n   o f   d ata  is   n ec e s s ar r y .   An   ef f ec ti v e  s o l u tio n   is   to   d is tr ib u te  th e  m ed ical   i m a g e  i n to   d i f f er e n t  s h ar es   a lo n g   w it h   e n cr y p tio n   al g o r ith m .   T h e  k e y   id ea   b eh i n d   s u c h   tec h n iq u e  i s   to   a   {     , ∶ ≤   }   th r es h o ld   b ased   in f o r m a tio n   s h ar i n g   b et w ee n   t h e  n   n u m b er s   o f   r ec ip ien t s .   T o   r estru ctu r e  th e   o r ig in al  i m a g e,   k   n u m b er s   o f   th r es h o ld   s h ar es  ar e  r e q u ir ed .   I f   th e  m i n i m u m   n u m b er s   o f   r ec ip ien ts   d o   n o t a g r ee ,   th en   b y   n o   m ea n s   th e  i n f o r m atio n   ca n   b e  r ev ea led .     A   f u n ctio n   s h ar in g   p r o b lem   is   o n e  o f   t h e  s h o r tco m in g s   o f   p er f ec t  s ec r et  s h ar in g   s c h e m e  w h er e   f u n ctio n   co m p u tatio n   [ 5 ,   6 ]   i s   d is tr ib u ted   ac co r d in g   to   s ec r et  s h ar i n g   s ch e m e  s u ch   th a t  th e  i n d i v id u al   u s er   co m p u tes   th e   s h ar ed   p ar ts   an d   th e n   t h e  p ar tial  r es u lt  ca n   b e  co m b i n ed   to   y ield   t h e  f i n al  r es u lt  w i th o u t   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                   I SS N :   2252 - 8 9 3 8   IJ - A I   Vo l.  8 ,   No .   3 ,  Sep tem b er   201 9 :   1 9 7   –   204   198   d is clo s in g   t h e   in d i v id u al   s ec r e ts .   Var io u s   f u n ctio n   s h ar i n g   p r o to co ls   ar e  th er e  s u c h   as   S h a m ir   S ec r et   S h ar in g   [ 7 ]   b ased   o n   p o ly n o m ial  in te r p o latio n ,   B lak le y ’ s   Secr et  S h ar in g   b ased   o n   h y p er   p lan e   g eo m etr y   [ 8 ]   an d   As m u t h - B lo o m   Secr et  Sh ar in g   b ased   o n   C h in e s e  r e m ai n d er   th eo r em [ 6 ] .   I n   d en tal  p r o f ess io n al,   it  m a y   b e   ass u m ed   as   if   a n   i m a g e  M  i s   s p litt ed   in to   p   n u m b er   o f   s h ar es  w it h   th e   n ec e s s ar y   co n d iti o n   th at  m i n i m u m   t  n u m b er s   o f   s h ar es  ar e  to   b e  m er g ed   to   r eg e n er ate  t h e  o r ig i n al  i m ag e.   T h u s ,   t h e  p r o p o s ed   m eth o d o lo g y   s u s tai n s   t h e  lo s s les s   j o in   d ec o m p o s i tio n   d u r in g   a n   i n tr ao r al  i m a g e  tr a n s m i s s io n   b y   a  m ed ic al  p r o f es s io n al .   P er io d o n tal  d is ea s e  [ 9 ]   is   a  ty p e  o f   g u m   d i s ea s e  w it h   m o r e  g u m   s w e lli n g   w h ic h   m a y   af f e ct  o u r   j aw   b o n es  a n d   r elate d   n er v es   an d   ti s s u es.  B ac ter ia  b io f il m s   ar e  a  m aj o r   r ea s o n   b eh i n d   th e   d a m a g e  o f   g u m s ,   ce m en t u m   co v er in g   u p o n   r o o ts ,   alv eo lar   n er v e s ,   p er io d o n tal  lig a m e n t s ,   etc.   Gi n g i v iti s   i s   a  t y p e   o f   p er io d o n tal  d is ea s e  w h ic h   is   v er y   co m m o n   a n d   r ec cu r in g   i n   h u m a n s .   F o llo w i n g   F ig u r e  1   s h o w s   g in g i v iti s   af f ec ted     in tr ao r al  i m a g e.           Fig u r e  1 .   An   in tr ao r al  i m ag e  s h o w in g   g in g i v iti s       L iter at u r e  s u r v e y   Gin g ivitis   a n d   its   ca u s es   T h e  s i m p le  m ea n i n g   o f   p er io d o n tal  is   “ p er io ”  th at  m ea n s   ar o u n d   an d   “ d o n tal”  w h ic h   m ea n s   teet h .   I n   o th er   w o r d s ,   p er io d o n tal  d is ea s e  i s   a  t y p e  o f   g u m   d is ea s e  ca u s ed   b y   t h e  ac u te  co lo n i za tio n   o f   b ac ter ia.     T h e  co m m o n   s y s m p to m s   ar e  w it h   m o r e  g u m   s w ell in g   an d   s o r en ess ,   w h ic h   m a y   e v e n   d am ag e  t h e  j a w   b o n es   an d   co r r esp o n d in g   n er v e s   a n d   tis s u es.  Gi n g iv i tis   an d   p er io d o n titi s   [ 9 ]   ar e  th e  m o s t   co m m o n   b ac ter ial   in f ec tio n s   in   t h e  h u m a n   cr an io f ac ial  ar ea .   T h e  s ed i m en tat io n   o f   p laq u e  o n   t h e   s u r f ac e   o f   teeth   lead s   to   g in g i v iti s   d u e  to   ir r eg u lar   a n d   i m p r o p er   d en tal  ca r e.   W h en   u n tr ea ted   ea r l y ,   it  m a y   e m er g e  to   ir r ev er s ib le  p er io d o n tal  d is ea s es d u e  to   s e cr etatio n   o f   h ar m f u l to x i n s .       R ela ted   w o r ks o n   s ec r et  s h a r i n g   Sh a m ir ’ s   Secr et  Sh ar i n g   Sc h e m e  [ 7 ]   is   m ath e m at icall y   b ase d   o n   { , ∶   < = }   th r es h o ld   s y s te m ,   w h er e    an d     r ep r esen ts   th e  n u m b er   o f   r ec eiv er s   an d   th r es h o ld   v alu e  r esp ec ti v el y .   Her e  ac cu m u latio n   o f   ( − 1 )   d eg r ee   p o ly n o m ial  i s   n ec es s ar y .   So ,   p o l y n o m ial   f u n ctio n   is   o f   th e  o r d er   ( − 1 )   is   co n s tr u ct ed   b y   t h e  f o llo w in g   ( 1 ) .       ( ) =   (   0 +   1 1 +   2 2 +   …     +   − 1   − 1 )                ( 1 )     w h er e  0   is   th e  s ec r et  an d     i s   a  p r im e  n u m b er   an d   th e  r e m ain in g   co ef f icie n ts   ar e  tak en   r an d o m l y     f r o m   t h e  s ec r et.     B lak e y   h a s   u s ed   g eo m etr y   to   s o lv e  s ec r et  s h ar i n g   p r o b lem   [ 8 ] .   T h e  s ec r et  d ata  is   a   p o in t  t h at  lie s   o n   a  −   d im e n s io n al  s p ac e  an d   co r r esp o n d in g   n   s h ar es  ar e  a  af f i n e  h y p er   p lan e s   t h at  in ter s ec t   h er e.   T h e  s et   s o lu tio n   =   ( 1 , 2 , 3 , 4 , …   , )   to   an   eq u atio n   1 1 + 2 2 + ⋯   +     =   f o r m s   an   a f f in e  h y p er   p lan e.   T h e  s ec r et  th e  in ter s ec tio n   p o in t  is   ca lcu lated   b y   f in d in g   th e  i n ter s ec tio n   o f   an y   k   o f   th e s e  h y p e r   p lan es.   A b o v e  s tated   s ec r et  s h ar i n g   s c h e m es  ar e  co n s id e r ed   as  a  p er f ec t  s ec r et  s h ar i n g   s c h e m e  b ec au s e  ac cu m u lat io n   o f   ( k - 1 )   s h ar es d o esn ’ t e x p o s e  an y   d ata.     P r o b lem   f i n d in g s   Gin g i v itis   [ 9 ]   is   a  s ig n i f ica n t   co m m o n   p er io d o n tal  d is ea s e   w h ich   a f f ec ts   t h e  p er io d o n tu m   an d   r elate d   h u m a n   o r g an s .   I t  is   a  f r eq u e n t  an d   r ec u r r i n g   d is ea s e  in   r u r al  ar ea s .   Gin g i v iti s   is   ca u s ed   b y   t h e  b ac ter ia  in f ec tio n   i n s id e  th e  m o u t h .   I n   s u c h   r e m o te  ar ea s   th er e  ex is t s   a  lack   o f   i n f r as tr u ct u r e  w i th   m ed ical  p er s p ec tiv e.   T h e  av ailab ilit y   o f   e x p er tis e   p er s o n n el  s u ch   as   d en ti s ts ,   p h y s icia n s ,   a n ae s th e tics ,   p ae d i atr ician s ,   d iet icia n s ,   etc  is   v er y   r ar e  in   s u ch   r e m o te  ar ea s .   I n   m o s t  o f   th e  r u r al   ar ea s ,   th er e  ar e   n o   s u ch   r ep u ted   X – R a y   cli n ics,   p ath o lo g ical  lab o r ato r ies,  m e d ical  s u p p o r t  clin ics,  etc.   T h e  p atien ts   b elo n g i n g   f r o m   th e s e  ar ea s   s u f f er   a  lo t.   Sin ce   t h e y   d o   n o t  g et  p ar tic u la r   ex p er t  o p in io n   d u e  to   v ar io u s   r ea s o n s ,   t h eir   d is ea s e  g et s   u n tr ea ted   an d   f u r t h er   d am a g e   lead s   to   ir r ev er s ib le  s tates   o f   th e   p er io d o n tu m .   A l s o   in   r e m o te   v i llag e s   n o   s u c h   ex p er t  p er s o n s   ar e   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
IJ - AI     I SS N:  2252 - 8938       C o mp u ta tio n a l in tellig en ce   b a s ed   lo s s les s   r eg en era ti o n   ( C I L R )   o f b lo ck ed   g in g ivitis . . .   ( Jo yd ee p   Dey )   199   av ailab le  w h o   ar e  ca p ab le  o f   o b s er v in g   t h e  s y m p to m s   o f   th e  g in g i v iti s   ef f icie n tl y .   T h at  is   n o   ex p er t  v is u aliza t io n   o f   t h e  d is ea s e.   I f   s u ch   e x p er t  p er s o n s   ar e  av ail ab le  in   r e m o te  ar ea s ,   th en   t h e y   co u ld   p h y s icall y   v er if y   th e   af f ec t   b o d y   p ar t  an d   co llect  th e   s p ec i f ied   s y m p to m s   o f   g i n g iv itis   f r o m   p atie n ts ,   an d   h en ce   w o u l d   p r o v id e  in p u t s   to   t h e  e x i s ti n g   m ed ical  e x p er t  s y s te m .   I f   t h es e  p er s o n s   p r o v id e  i n v alid   a n d   n o n   s p ec if ic  i n p u t s   to   th e  e x p er t  s y s te m ,   t h en   w r o n g   d ia g n o s is   o f   t h e  d is ea s e   w il l  b e  g e n er ated .   T h u s   th e  tr ea t m e n t  p r o ce d u r e  w o u ld   b e  in   w r o n g   p ath   to   f o llo w   w h ic h   i s   n o t  at  all  d esira b le.   Su ch   a  v ita l  g i n g iv i tis   d i s ea s e  n ee d s   p r o p e r   m ed ical  d ia g n o s is   in   ap p r o p r i ate  ti m e  s o   t h at  t h e   p atien t s   g e t s u itab le  m ed ical   ad v ice   f r o m   ex p er t d e n tis t s   a n d   p h y s ician s .   Fo r   t h i s   r ea s o n   a n   o n lin e   s ec u r ed   tr an s m is s io n   tec h n iq u e  is   n ee d ed   f o r   tr an s m itt in g   v ar io u s   in tr ao r al  i m a g es  to   v ar io u s   d en tis t s   o r   p h y s icia n s   f o r   th eir   ex p er t  o p in io n   b y   p r eser v in g   th e  lo s s les s     d ata  p r o p er ty .       So lu tio n   s tr ata   Secr et  s h ar i n g   [ 7 ,   8 ]   o n   th e  in tr ao r al  i m a g e s   h a s   b ee n   p r o p o s e d   f o r   p o s itiv e  tr e at m e n t  i n   t h e   m ed ical  d o m ai n .   Ses s io n   k e y   h as  b ee n   g e n er ated   u s in g   a  h as h   f u n ctio n   in   th i s   tec h n iq u e  to   f ac i litate  t h e   r an d o m n e s s .   I n tr ao r al  i m a g es  ar e  b ein g   b lo ck ed   in to   h o m o g en eo u s   e n titi e s   b ef o r e  w r ap p ed   b y   th e  p r o p o s ed   en cr y p tio n   f r a m e  f o r m at.   P ar tial  s h ar es  ar e  g en er ated   w it h   t h e  p r o p s ed   m as k   m atr i x   w it h   t h e  ad d ed   f lav o u r   o f   lo s s les s   co m p u ta tio n   i n telli g e n ce .   Deta iled   ex p lan a tio n s   o f   th e  p r o p o s ed   tech n iq u e  o v er   th e  d en tal  t r ea t m en t   h av e  b ee n   d escr ib ed   in   t h e  lat er   s ec tio n s .       2.   P RO P O SE D   M E T H O D O L O G Y   T o   s u b s tan tia te  th e  p r o b lem   f i n d in g s   s p ec i f ied   in   ab o v e  s ec t io n ,   a  m a s k   b ased   en cr y p tio n   tech n iq u e  [ 1 0 ]   h av e  b ee n   ap p lied .   A n   i m a g e   w il l  b e  d iv id ed   in to   s ev er al   p ar tial  p ar ts ,   o u t  o f   w h ic h   m i n i m u m   t h r es h o ld   n u m b er   o f   s h ar es   ar e  m an d at o r y   to   r eg e n er ate  t h e  o r i g in a l   i m a g e   w it h o u t   an y   lo s s   o f   i n teg r i t y .   J o in in g   o f   m i n i m u m   p ar tial  s h ar e s   ac co m p lis h es  th e  lo s s le s s   j o in i n g   o f   d ata  s h ar es.   T h e  o b j ec tiv e  o f   th i s   m eth o d o lo g y   i s   to   o b tain   a  lo s s les s   an d   s ec u r ed   tr an s m is s io n   o f   in tr ao r al  i m ag e  f o r   th e  g r e ater   b en e f it s   o f   th e  co m m u n it y .   E v en   f r o m   r e m o te  lo ca tio n s ,   ex p er t  o p in io n   ca n   b e   ea s il y   a v ailab le  f o r   m y r iad   d en ta l  d is ea s e s .   S u c h   a n   in n o v ati v e  m o v e  m a y   e v o lv e  a s   a  p r o to co l in   th e  w ell  s ec u r e d   tele m ed icin e  s ec to r   [ 1 1 ,   1 2 ] .     2 . 1 .     P r o po s ed  a lg o rit h m :   CI L R  o f   intr a o ra l I m a g e  t ra ns po rt a t io n   Re q u irem e n t(s):                (  ) ,        (   1 .   )   In p u t(s):  , ∶               &   ℎ  ℎ              Ou tp u t(s):              ℎ       ℎ             {  / *   S e ss io n   Ke y   G e n e ra ti o n   * /  }    [      ]   =           (      )   {  / *   M a s k   Ge n e ra ti o n   * /  }   M a sk [ n  C  k - 1   ] [ n ]   =   C a ll   M a sk Ge n ( n ,   k ,   M a sk [ n  C  k - 1   ] [ n ]   )   {  / *   S o u rc e   Im a g e   En c r y p ti o n   * /  }     =        (   1 .   )   {  / *   F ra m e   F o r m a t  Orie n tatio n   * /  }    [   ]   =          ( ,    ,  (  )   )   {  / *   De ri v a ti o n   o f   S e c re t  S h a re   G e n e ra ti o n   * /  }   f o r  =   0   to   ( − 1 )   do          ℎ  [   ]   =     _ (    [   ]   ,    [ ]   )               e n d   f o r   {  / *   F in a l  Ro u n d   o f   En c ry p ti o n   * /   }   f o r  =   0   to   ( − 1 )   do          ℎ [   ]   =      (      ℎ [ ] ,     _    [ ]   )              e n d   f o r     2 . 2 .     P r o po s ed  m a s k g ener a t io n   A   p r o p o s ed   m as k i n g   tec h n iq u e  o n   th e  p r e - d ef i n ed   n   n u m b er   o f   s h ar es  an d   th en   to   p er f o r m   OR   o p er atio n   o n   th e  p r e - d ef in ed     n u m b er   o f   s h ar es  to   r eg e n er ate  th e  o r ig i n al  tr an s m it t ed   d ata  en s u r in g     th e  lo s s less   o f   d ata.   Fo r   s i m p l icit y   let  u s   a s s u m e  a  s ec r et  d a ta  to   b e  tr an s m itted   th r o u g h   w ir ele s s   m ed ia  as  a   s eq u en ce   o f   b in ar y   b it s   w h ic h   co n s i s ts   o f   1   an d   0 .   T h e  s ec r et  d ata  m a y   b e  co n s id er ed   as  an   i m a g e,   au d io ,   v id eo   o r   an y   tex t  f ile.   T h e  p r i m ar y   tas k   is   to   d ec o m p o s e  t h e  b in ar y   f i le  o f   an y   s ize  i n to     n u m b er   o f   s h ar es.   An d   o n   th e  r ev er s e  ter m in a l  en d ,   if   w e  p er f o r m   b it w is e  O R   o p er atio n   u p o n     n u m b er   o f   s h ar es  th e n   o n l y     th e  o r ig in a l  d ata  w ill  b e  r ec o n s tr u cted ,   n o t  ev e n   u p o n   ( − 1 )   s h ar es  [ 1 3 ] .   E v er y   s h ar e  m u s t   h av e  s o m e  m is s i n g   b its   a n d   h en ce   th o s e  m is s i n g   b its   ca n   b e  r ep lace d   b y   ( − 1 )   s h ar e s   e x ac tl y .   T h e  len g t h   o f   ea c h   m as k   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                   I SS N :   2252 - 8 9 3 8   IJ - A I   Vo l.  8 ,   No .   3 ,  Sep tem b er   201 9 :   1 9 7   –   204   200   ca n   b e  ca lc u lated   as   n   C  k - 1   i.e .     !   /  (   − 1 )   !   *  ( − − 1 ) ! .   T h e  n u m b er   o f   m is s in g   b its   an d   s ec r et  d ata  b it s   ar e  v alu ed   as   n - 1   C  k - 2   a n d   n - 1   C  n - k   r esp ec ti v el y   [ 5 ] .     2 . 2 . 1 .   P ro po s ed  m a s k   g ener a t io n a lg o rit h m   Alg o r ith m   :  Pro p o se d   M a s k   G e n e r a tio n   In p u t(s):  :             , :   ℎ  ℎ           Ou tp u t(s):      .   S e t  S IZE   ←   n  C  k     S e t     ←       (   2   ,   )   S e t  = = 0   S e t  NO Z   ←     n - 1   C  k - 2   W h il e   [     >   =   0   ]   do     If   (   ( ) .   (      )  )  th e n      [     − − ]   ←    ( )     En d   if            En d   w h il e   F o r    =   0   to   (   –   1   )   DO     If   (  (  [ ]   %   2   ) .   (   0   )   )  th e n                    [   + + ]   ←      [ ]     El se         OD D [   K+ + ]   ←  DAT A   [ i ]     En d   if   S e t  i  ←  i   + 1   En d   f o r         W h il e   (  > = 0   | |   > = 0   )  d o           [ 2 + + ] ←    [   − − ]           [   2 + + ] ←      [   − − ]         E n d   w h il e            If  (   J ! = 0   )  th e n   FIN[   K2 … ]   ←  COP Y   (   EV EN[   J   …   0 ] )               FIN[   K2 … ]   ←  COP Y   (   OD D [   K  …   0 ] )                 F o r    =   0   to   (     –   1   )   do         [ ] [ ] ←         (  [ ] )   En d   f o r       [   ]   [   ]   ←         [    [ ] [ ]   ]     2 . 3 .     P r o po s ed  s ess io n  key   g ener a t io n   T h e  d en tis t  h as b ee n   as s ig n ed   w it h   a  u n iq u e  tr an s m i s s io n   k e y   (  )   f o r   co n d u cti n g   s u c h   lo s s less   an d   s ec u r ed   ch an n eliza tio n   o f   an y   i n tr ao r al  i m ag e.   I n itia ll y   t h e  tr an s m i s s io n   k e y   (  )   is   b ein g   en cr y p ted   to   co n s tr u ct  a n   in ter m ed iate  k e y   (  ) ,   w h ich   i n   th e n   f ed   in to   m e s s a g e  d ig est  al g o r ith m   to   g en er ate   th e  s e s s io n   k e y .   T h e  f o llo w i n g   alg o r ith m   ill u s tr ate s   th e  co n c ep t o f   cr ea tio n   o f   s es s io n   k e y   b y   t h e  d en ti s t.     Alg o r ith m :  Pr o p o se d   S e ss i o n   K e y   G e n e r a tio n   Re q u irem e n t(s):                (  )   In p u t(s):         :       Ou tp u t(s):  S e ss io n   k e y   o f   f i x e d   len g th   {  / *   In ter m e d iate   Ke y   Ge n e ra ti o n   * /  }    [      ]   =         (      )   {  / *   S e ss io n   Ke y   G e n e ra ti o n   * /  }      [ 128 ]   =       5   (  )     2 . 4 .     P r o po s ed  s o urce   i m a g e  encr y ptio n   T h e  co n f id en tialit y   p ar a m et er   is   th e  m o s t  tr u s t - w o r t h y   i s s u e  w h i le  d ata  tr an s m is s io n   in   E - Hea lt h   d o m ai n   [ 1 0 ,   1 3 ] .   T h e  f o llo w i n g   al g o r ith m   h as   b ee n   u s ed   f o r   th is   p u r p o s e.   T o   en ca p s u late  th e   en tire   in f o r m atio n   i n   p r o p o s ed   f r am e  o r ien tatio n ,   t h e  in i tial  e n cr y p tio n   o f   th e   g i n g i v it is   i m a g e  i s   n ee d ed .   T o   o b tain   an   e x p er tis e  o p in i o n   f r o m   d i f f er en t   d en ti s ts   /  d o cto r s ,   th e  p r eser v atio n   o f   p a tien t s ’   d ata  o f   a n y   in tr ao r al  i m a g e  h a s   to   b e  en s u r ed .   T h e  f o llo w i n g   alg o r it h m   s er v es th e  o b j ec tiv e  o f   d ata  h id in g .       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
IJ - AI     I SS N:  2252 - 8938       C o mp u ta tio n a l in tellig en ce   b a s ed   lo s s les s   r eg en era ti o n   ( C I L R )   o f b lo ck ed   g in g ivitis . . .   ( Jo yd ee p   Dey )   201   Alg o r ith m :  Pr o p o se d   S o u r c e   I m a g e   En c r y p tio n   Re q u irem e n t(s):                (   1 . )     In p u t(s):       :             Ou tp u t(s):               {  / *   I m a g e   En c r y p ti o n   * /  }     =         (   1 .   )     2 . 5 .     P r o po s ed  f ra m e  f o r m a t   o rient a t io ns   T h e  n o v elt y   o f   th i s   p r o p o s ed   m et h o d o lo g y   is   to   d esi g n   a   f r a m e   f o r m at.   I t   co n s is t s   o f   f o u r   f ie ld s :  Hea d er ,   E n cr y p ted   Fil e,   Me s s ag e  Di g est,  a n d   P ad d in g .   T h e   to tal  len g t h   o f   t h is   f r a m e  s tr u ctu r e  is   d y n a m ic.   I t d ep en d s   o n   t h e  le n g th   an d   t y p e   o f   t h e  s o u r ce   i m a g e  f ile.   I n   tr u e   s e n s e,   t h e  Hea d er   al w a y s   co n tai n s   f o u r   b its .   T h e  t w o   m o s t  s ig n i f ica n t  b it s   co n tai n s   t h e  s ize  o f   t h e  e n cr y p ted   s o u r ce   f ile.   T h e  t w o   le ast  s ig n i f ica n t  b it s   d en o tes 1 4 H.   T h e  f o llo w in g   al g o r ith m   ex p lai n s   t h e  co n ce p t  o f   cr ea tio n   o f   f r a m e  s tr u ct u r e  b y   t h e  d en ti s t.     Alg o r ith m :  Pr o p o se d   Fra m e   Fo r m a t  O r ien t a tio n   In p u t(s):          ( ) ,       ( )   &             ( )   Ou tp u t(s):            ℎ             {  / *   F ra m e   S tru c tu re   G e n e ra ti o n   * /  }    [ 4 ]   =          (   (  ( ) ,  ( ) ) , , ,   )     2 . 6 .     P r o po s ed  deriv a t io n o f   s ec re t   s ha re s     T h e  r eq u ir ed   n u m b er   o f   s ec r et  s h ar es  ar e  b ein g   d er iv ed   f r o m   t h e  ab o v e  s tated   f r am e  f o r m at .   C o n s id er in g   ea c h   r o w   at   a  ti m e,   XO R   o p er atio n   h a s   b ee n   ca r r ied   o u t   o n   th e   en tire   f r a m e  f o r m at   b y   its   r ep ea ted   p lacin g   [ 1 4 ] .   Ho m o g en eit y   o f   a ll s u c h   b lo ck s   is   m a in tai n ed   in   th is   p r o p o s ed   m eth o d o lo g y .   I n   ca s e  o f   th e  u lti m ate   b lo ck   o f   th e   f r a m e  f o r m at,   p ad d in g   is   co n ca ten ated   to   m a k e  it  h o m o g en eo u s   b lo ck   to o .     T h e  f o llo w i n g   al g o r it h m   r ep r esen t s   th i s   p r o p o s ed   co n ce p t.     Alg o r ith m :   Pr o p o se d    _  _     In p u t(s):       :      [ ] [ − 1   ] ,       :      [   ]   Ou tp u t(s):  ′ ′              ℎ  .   S e t  sh Ro w ←  g e t_ Ro w   (M a sk [ n ]   [ n c k - 1 ])   f o r   =   0   to   ( ℎ  − 1   )   do      f o r  =   0   to   ( n C k - 1 )  do            ℎ   [ ] [ ]   ←          (    [   ]   ,  [ ] [ ] )      e n d   f o r   e n d   f o r   f o r  =   0   to   ( ℎ  − 1   )   do      f o r  =   0   to   (  n C k - 1  )   d o     ℎ    [ ]   ←         (    [   ]   , 0 )      ℎ   [ ] [ ]   ←          (   ℎ [ ]   ,  [ ] [ ] )          e n d   f o r   e n d   f o r       3.   RE SU L T S  A ND  AN AL Y SI S   O F   P RO P O SE D  M E T H O DO L O G Y    3 . 1 .     H is t o g ra m   a na ly s i s   T h e  b in ar y   h i s to g r a m   a n al y s i s   d escr ib es  h o w   b in ar y   v a lu e s   o f   a  f ile  ar e  d is tr ib u ted .   I t  is   a   g r ap h ical   r ep r esen tatio n   o f   a  f r eq u en c y   d is tr ib u tio n .   W e  h av e   ex a m in ed   th e  d i s tr ib u tio n   o f   o u r   d ata,   in clu d i n g   th e   p ea k s ,   s p r ea d   an d   s y m m e tr y   o f   th e  cip h er   tex t  an d   s h ar ed   cip h er   tex t  [ 1 5 ] .   T h e  p ea k s   r ep r esen t  th e  m o s t  co m m o n   v al u es  a n d   s p r ea d   r ep r esen ts   h o w   m u c h   o u r   d ata  v ar ies.  Fro m   th e  r es u lts   i n   T ab le  1 ,   it  h as  b ee n   o b s er v ed   th at   th e   d ata  i s   n o t  s k e w ed .   T h e  h i s to g r a m   o f   r esu lt s   d ata  s h o w s   t h e  d i s tr ib u tio n   is   n o r m al  a n d   n o r m al  in   s h ap e.   T h e  ab o v e  h is to g r a m s   o f   s h ar es  g e n er ated   th r o u g h   th e  p r o p o s ed   m et h o d o lo g y   s h o w s     th e  d is tr ib u tio n   o f   d ata  i n   s h a r ed   f ile  ar e  eq u al  w h ic h   p r o v es   th e  e n cr y p t io n   u s i n g   s y m m etr ic  k e y   is   g o o d .   Usi n g   a n y   ‘ k ’   n u m b er   o f   s h ar es  w e  ca n   g et  b ac k   t h e  e n cr y p ted   f ile   an d   f r o m   en cr y p ted   f i l e  it  i s   i n f ea s ib le  to   g et  a n   id ea   ab o u t  s y m m etr ic  k e y .   T h is   p r o v es   s tr e n g th   o f   o u r   p r o p o s ed   s ch e m e. T h e  u s e  o f   s ec r et  s h ar i n g   s ch e m e  i n   o u r   tech n iq u e  p r o tects f r o m   v ar io u s   t y p es o f   m al i cio u s   attac k s   [ 1 4 ,   1 5 ] .             Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                   I SS N :   2252 - 8 9 3 8   IJ - A I   Vo l.  8 ,   No .   3 ,  Sep tem b er   201 9 :   1 9 7   –   204   202   T ab le  1 .   His to g r a m   C o m p ar i s o n   o f   p lain   te x t s h ar es  w it h   co r r esp o n d in g   p r o p o s ed   tech n iq u e  s h ar es    ( h av i n g   n =5 ,   k =3 )   S l .     N o .   S e c r e t     S h a r e   I D   H i st o g r a m   P l a i n   T e x t   H i st o g r a m   P r o p o se d   T e c h n i q u e   1   S EC S H - 1       2   S EC S H - 2       3   S EC S H - 3       4   S EC S H - 4       5   S EC S H - 5             3 . 2 .     E ntr o py   v a lue a na ly s is   E n tr o p y   i s   es s en t iall y   r a n d o m n e s s   o r   u n p r ed ictab ilit y   o f   s o m et h i n g .   I n   cr y p to g r ap h y ,   th i s   r an d o m n e s s   m u s t  b e  s u p p lied   in   t h e  p lain   te x t  m es s ag e  to   r e m o v e  t h e  s tr u ctu r e  o f   th e  p lain   te x t  m es s ag e.   Fo llo w i n g   T ab le  2   s h o w s   th e  en tr o p h y   v al u es  o f   t h e  s ec r et  s h ar es  o b tain ed   t h r o u g h   o u r   p r o p o s ed   tech n iq u e.   C o r r esp o n d in g   h is to g r a m   g e n er ated   f o r   ab o v e  s tated   T ab le  2   is   g iv e n   i n   th e  f o llo w i n g   F ig u r e  2 .         T ab le  2 .   E n tr o p y   v al u e   S h a r e   I d   En t r o p y V a l u e   S EC S H - 1   2 . 5 8   S EC S H - 2   2 . 5 9   S EC S H - 3   2 . 5 6   S EC S H - 4   2 . 5 5   S EC S H - 5   2 . 5 6         Fig u r e  2 .   B ar   Gr ap h   o n   en tr o p y   v al u e  o n   t h e  p r o p o s ed   en c y p ted   s h ar es.       T h e  en tr o p h y   v al u e s   w h ic h   h av e  b ee n   o b tain ed   ar e  s ati s f ia b le  to   ex te n t.   I n   s o m e   ca s es   a   m al icio u s   attac k er   ca n   g u es s   s o m e  b its   o f   en tr o p y   f r o m   th e  o u tp u t  o f   a  r an d o m   n u m b er   g e n er ato r ,   an d   th er e  is   n ee d   to   en s u r e  en tr o p y   b y   ad d in g   s o m e  ele m en t s   th at  t h e  att ac k er   ca n   n o t  g u es s .   T h r o u g h   cr y p to g r ap h y ,   w e  ca n   i n cr ea s e  th e   u n ce r tai n t y   i n   t h e  m es s ag e   f o r   t h o s e  w h o   d o   n o t  k n o w   th e   k e y .   P lain   tex t  h as   en tr o p y   o f   ze r o   as th er e   is   n o   u n ce r tain t y   ab o u t it.   A l g o r it h m s   s h o u ld   ta k e  a  m e s s a g e  t h r o u g h   a  s eq u e n ce   o f   s u b s ti tu t io n s   an d   tr an s p o s i tio n s .   Acc o r d in g   to   Sh a n n o n ,   e n cr y p ti n g   a  m es s a g e  w il l  in te n tio n all y   i n cr ea s e  t h e   m es s ag e 's  e n tr o p y .   Fro m   t h e   ab o v e  T ab le  2   an d   F ig u r e  2 ,   w e  ca n   s a y   t h at  p r o p o s ed   tech n iq u e  p r o v id es   r an d o m n e s s   i n   p lain   te x t.     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
IJ - AI     I SS N:  2252 - 8938       C o mp u ta tio n a l in tellig en ce   b a s ed   lo s s les s   r eg en era ti o n   ( C I L R )   o f b lo ck ed   g in g ivitis . . .   ( Jo yd ee p   Dey )   203   3 . 3 .     E ns ura nce  o f   lo s s less   da t a   re s t ruct uring     T h e  p r o p o s ed   tech n o lo g y   d ea ls   w it h   r e v er s ib le  e n cr y p tio n   t o o l  [ 1 - 2 ]   b ased   o n   m er g i n g   o f   th r es h o l d   n u m b er   o f   s h ar e s   [ 6 - 7 ] ,   k ee p i n g   th e   lo s s le s s   d ata  in te g r it y   i n tact.   T h e  b ea u t y   o f   th e   p r o p o s ed   m et h o d o lo g y   i s   th at  it  h o ld s   t h e  p r o p er ty   o f   lo s s les s   j o in   d ec o m p o s itio n   w it h   p r eser v atio n   o f   d ata  in t eg r it y .   As  a  w h o le,   co m p u tatio n al  i n telli g e n ce   p ar a m eter   is   r ef lecte d   at  p r o p o s ed   tech n o lo g y .   I t  m ea n s   i f   a n   i n tr ao r al  i m ag e  ‘ ’   is   d ec o m p o s ed   in to   ‘ ’   n u m b er   o f   s h ar es  t h en   t h e  g o o d   f lav o u r   o f   th is   al g o r ith m   is   i f   ‘ ’   n u m b e r   o f   s h ar es  i.e .   m i n i m u m   n u m b er   o f   t h r esh o ld   s h ar es  ar e  b ei n g   j o in ed   s i m u lta n eo u s l y ,   t h e n   o n l y   t h e   o r ig in al   i m ag e  is   b ein g   r ec o n s tr u cted .   T h is   ch ar ac ter is tic  ca n   b e  ex p lai n ed   in   t h e  f o llo w i n g   f o r m u lae  A   a n d   B .     C H E C K I F   (     =   1     2     3     . . . . . . . . . . . .     )   ;       lo s s less   r eg e n er atio n   ( A )     C H E C K I F   (     ≠   1     2     3     . . . . . . . . . . . .     − 1   )   ;   lo s t r eg en er atio n   ( B )     L et  co n s id er   a  s ec r et  i n tr ao r al  i m a g e  lab elled   as  D   a n d   co n s id er   t h e  co r r esp o n d in g   th e  n u m b er   o f   s h ar es  to   b e  g en er ated   f o r   d ec o m p o s i tio n   b e  =   5   an d   t h e  th r esh o ld   v alu es  b e  = 3 .   T h en   th e  d ec o m p o s ed   s ec r et  i m a g es  ar e  1 , 2 , 3 , 4 ,    5   r es p ec tiv el y .   T h u s ,   th e  f o llo w in g   T ab le  3   s h o w s   t h e  p o s s ib le  ca s es   th at  ca n   b e   g e n er ated .       T ab le  3 .   L o s s less   r e g en er a tio n   (   n =5   &   k   =3   )   C a se   I D   U n i o n   S t a t e me n t   N o .   o f   p a r t i c i p a t i n g   s h a r e s     > =   T h r e sh o l d   C # 1   D   =   D 1   U   D 2   U   D 3   U   D 4   U   D 5   5   C # 2   D   =   D 1   U   D 2   U   D 3   U   D 4   4   C # 1 5   D   =   D 1   U   D 3   U   D 5   3   C # 1 6   D   =   D 2   U   D 4   U   D 5   3       4.   CO NCLU SI O N     W e  h av e   p r esen ted   a   s ec u r e d   k e y   b ased   s ec r et   s h ar in g   ap p r o ac h   w it h   m i n i m al  co m p u tatio n al   o v er h ea d .   Her e  k e y   a s   w e ll  as  s ec r et  d ata   is   s h ar ed   a m o n g   s et   o f   n   n u m b er   o f   p ar tic ip an ts   a n d   f r o m     n u m b er s     n u m b er   o f   p ar ticip a n ts   ar e  ab le  to   co n s tr u ct   th e   o r ig i n a l  m es s ag e.   T o   th e  b est   o f   o u r   k n o w led g e   th is   is   t h e  s i m p le s t  t h r es h o ld   s ec r et  s h ar in g   tec h n iq u e,   p r ac ticall y   h a v i n g   m i n i m al  co m p u tatio n a l  o v er h ea d   d u r in g   b o th   s h ar e  g en er atio n   a n d   r ec o n s tr u ct io n .         ACK NO WL E D G E M E NT S   T h e  au th o r s   ac k n o w led g e   th e  m o r al  a n d   co n g e n ia l  at m o s p h er e  s u p p o r t  p r o v id ed   b y     th e  Ma h ar aj ad h ir aj   Ud ay   C h an d   W o m en ’ s   C o lle g e,   B . C .   R o ad ,   B u r d w an ,   I n d ia  ( A   Co n s ti tu e n t  C o lleg e   u n d er   T h e  Un i v er s it y   o f   B u r d w a n ,   I n d ia) .       RE F E R E NC E S   [1 ]   A h m a d ,   J.I.   ,   Di n ,   R.   ,   A h m a d ,   M . ,   Re v iew   o n   P u b l ic  Ke y   Cr y p to g ra p h y   S c h e m e - Ba se d   P e rf o r m a n c e   M e tri c s,   In d o n e sia n   J o u rn a l  o f  E lec trica l  En g i n e e rin g   a n d   Co mp u ter   S c ie n c e   ( IJ EE CS )   V o l .   1 2 ,   No .   1 ,   Oc t o b e r  2 0 1 8 ,   p p .   386 - 3 9 2 .   [2 ]   Ch o i  Y,  e t  a l.   S e c u rit y   e n h a n c e d   u se r  a u th e n ti c a ti o n   p r o to c o l   f o r  w ir e les s  se n so r  n e tw o rk s   u sin g   e ll ip ti c   c u rv e s   c r y p to g ra p h y ,   S e n so rs .   2 0 1 4 ;  1 4 ( 6 ):  1 0 0 8 1 - 1 0 1 0 6 .   [3 ]   Jia n g   Q,  e t  a l.   A   p riv a c y ‐ a wa re   t w o ‐ f a c to r  a u th e n ti c a ti o n   p ro t o c o l   b a se d   o n   e ll ip ti c   c u rv e   c r y p to g ra p h y   f o r  w ir e les s   se n so r  n e tw o rk s,   In ter n a t io n a l   J o u rn a l   o f   Ne two rk   M a n a g e me n t .   2 0 1 7 ;  2 7 (3 ) .   [4 ]   Ch a u d h ry   S   A ,   e t  a l. ,   An   imp ro v e d   a n d   p ro v a b ly  se c u re   p riv a c y   p re se rv in g   a u th e n ti c a ti o n   p ro t o c o l  f o r  S IP ,   P e e r - to   P e e r  Ne tw o rk in g   a n d   A p p li c a ti o n s.  2 0 1 7 ;   1 0 (1 ):   1 - 15.   [5 ]   P ra b ir  Kr.  Na sk a r ,   Ha ri  N a ra y a n   Kh a n ,   A tal  Ch a u d h u r i,   A   Ke y   Ba se d   S e c u re   T h re sh o ld   Cry p to g ra p h y   f o r  S e c re t   Im a g e ,   In ter n a ti o n a l   J o u r n a l  o f  N e two rk   S e c u rity ,   V o l . 1 8 ,   No . 1 ,   P P . 6 8 - 8 1 ,   Ja n .   2 0 1 6 .   [6 ]   C. A s m u th   a n d   J.Blo o m ,   “ A   m o d u lar  to   k e y   s a f e g u a rd in g ” ,   IEE E  T ra n sa c ti o n   o n   In f o rm a ti o n   T h e o ry ,   v o l. 2 9 ,   n o .   2 ,   p p .   2 0 8 - 2 1 0 .   1 9 8 3 .   [7 ]   S h a m ir  A . ,   Ho w  to   sh a re   a   se c re t.   Co m m u n ica ti o n s o f   th e   A CM .   1 9 7 9 ;  2 2 (1 1 ):  6 1 2 - 6 1 3 .   [8 ]   Blak le y   G   R. ,   S a feg u a r d in g   Cr y p to g r a p h ic  Ke y s,   A F IP S   In tern a ti o n a l  W o rk sh o p   o n   M a n a g in g   Re q u irem e n ts  Kn o w led g e . 1 9 7 9 ;  3 13 - 3 1 7 .   [9 ]   S fy ro e ra s  G   S ,   Ro u ss a s  N,  S a lep tsis  V   G ,   A rg y rio u   C,   G ian n o u k a s  A   D,  As so c iatio n   b e tw e e n   p e ri o d o n tal  d ise a se   a n d   stro k e ,   J o u rn a l  o f  V a sc u la r  S u rg e ry .   2 0 1 2 ;  5 5 (4 ) :  1 1 7 8 - 1 1 8 4 .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                   I SS N :   2252 - 8 9 3 8   IJ - A I   Vo l.  8 ,   No .   3 ,  Sep tem b er   201 9 :   1 9 7   –   204   204   [1 0 ]   A rin d a m   S a rk a r, Jo y d e e p   De y , M in a k sh i  Ch a tt e rjee ,   A n irb a n   B h o wm i k ,   S u n il   Ka rf o r m a ,   Ne u ra l  so f t  c o m p u ti n g   b a se d   se c u re d   tran sm issio n   o f   in trao ra l  g in g iv it is  im a g e   in   e - h e a lt h   c a re ,   In d o n e sia n   J o u rn a l   o f  El e c trica l  En g i n e e rin g   a n d   C o mp u ter   S c ien c e ,   1 4 (1 ) :  1 7 8 - 1 8 4 ,   A p ril   2 0 1 9 .   [1 1 ]   M .   A .   M u ril lo - Esc o b a r,   a n d   e t,   a l. ,   A   Do u b le  Ch a o ti c   L a y e r  En c ry p ti o n   A lg o rit h m   f o r  Cli n ica l  S ig n a ls  in   T e le m e d icin e ,   J o u rn a l  o f   M e d ica l   S y ste ms ,   2 0 1 7   4 1 :  5 9 .   [1 2 ]   L in ,   C. - F . ,   S h i h ,   S . - H. ,   a n d   Zh u ,   J. - D.,   Ch a o s  b a se d   e n c ry p ti o n   s y ste m   f o r  e n c r y p ti n g   e lec tro e n c e p h a lo g ra m   sig n a ls,  J o u rn a l  o f  M e d ica l  S y ste ms ,   3 8 ( 5 ):1 - 1 0 ,   2 0 1 4 .   [1 3 ]   S a rk a r  A . ,   De y   J.,   Bh o wm ik   A . ,   M a n d a l  J.K. ,   Ka rf o rm a   S .   (2 0 1 8 ) ,   En e rg y   E ff icie n t  S e c u re d   S h a ri n g   o f  I n tra o ra l   Gin g iva l  In fo rm a t io n   i n   Dig it a l   W a y   ( EE S S - IGI) ,   I n :  M a n d a l  J. ,   S in h a   D.   (e d s)  S o c ial  T ra n sf o r m a ti o n - Dig it a l  W a y .   CS I  2 0 1 8 .   Co m m u n ica ti o n s in   Co m p u ter an d   In f o rm a ti o n   S c ien c e ,   V o l   8 3 6 .   S p rin g e r,   S i n g a p o re .   [1 4 ]   P ra b ir  Kr.  Na sk a r,   Ha ri  Na ra y a n   Kh a n ,   Ay a n   Ch a u d h u r i,   A tal  Ch a u d h u ri   “ Ultra   S e c u re d   a n d   A u th e n ti c   Ke y   Distrib u ti o n   P r o to c o l  u si n g   a   No v e l  S e c re t  S h a rin g   T e c h n iq u e ” ,   I n ter n a ti o n a l  J o u rn a l  o f  C o mp u ter   Ap p l ica ti o n s   (0 9 7 5 - 8 8 8 7 )  Vo lu m e   1 9 - No . 7 ,   A p ril   2 0 1 1 .     [1 5 ]   S a rk a r  A ,   M a n d a l  J  K,  S o f t  c o m p u ti n g   b a se d   Cr y p to g ra p h ic  T e c h n iq u e   u sin g   Ko h o n e n ' s  S e lf - Org a n izin g   M a p   S y n c h ro n iza ti o n   f o r  W irele ss   c o m m u n ica ti o n   (KSOM S CT ),   In te rn a ti o n a l  J o u rn a l  in   Fo u n d a ti o n s  o f  Co m p u ter   S c ien c e   &   T e c h n o lo g y   ( IJ FCS T ) .   2 0 1 4 ;  4 (5 ) :  8 5 - 1 0 0 .       B I O G RAP H I E S   O F   AUTH O RS         A n irb a n   Bh o w m i k   c o m p lete d   Ba c h e lo r  o f   S c ien c e   (M a th e m a ti c s  Ho n o u rs)  f ro m   Bo lp u r  Co ll e g e ,   Bo lp u r ,   W e st  Be n g a l,   In d ia  a n d   M a ste r  o f   Co m p u ter  A p p li c a ti o n   f ro m   th e   Un iv e rsit y   o f   Bu rd w a n   in   y e a r  2 0 0 8 .   He   is  wo rk in g   a s  a n   A ss istan t  P ro f e ss o r  in   De p a rtm e n t  o f   Co m p u ter  A p p li c a ti o n s  a t  Cy b e r  Re se a rc h   &   T ra in in g   In stit u te,  B u rd w a n   W e st  Be n g a l,   In d ia  sin c e   2 0 0 8 .   He   h a s  p u b li sh e d   f iv e   c o n f e re n c e   p a p e rs  a n d   t h re e   jo u rn a l   p a p e rs  a t  re p u te d   i n tern a ti o n a l   jo u r n a ls,  w h ich   a re   a v a il a b le  o n li n e .   His  m a in   re se a rc h   w o rk   f o c u se s  o n   Cr y p to g ra p h y ,   M a th e m a ti c a l  M o d e ll i n g ,   a n d   S o f t  Co m p u ti n g .   He   h a s  1 1   y e a r s  o f   tea c h in g   e x p e r ien c e   a t  U G  lev e l.         Jo y d e e p   De y   p u rse d   Ba c h e lo r  o f   Co m p u ter  A p p li c a ti o n   (Ho n o u rs)  f ro m   C y b e r  Re se a r c h   &   T ra in in g   In stit u te,  Bu r d w a n ,   In d ia  in   2 0 0 7   a n d   M a ste r  o f   Co m p u ter  A p p li c a ti o n   f ro m     th e   Un iv e rsity   o f   Bu rd w a n   in   y e a r  2 0 1 1   a n d   h e   se c u re d   Un iv e rsit y   F irst  Clas s  F irst  Ra n k .   He   is   w o rk in g   a s  L e c tu re r  in   De p a rtme n t  o f   Co m p u ter  S c ien c e s  a t  M . U.C.   W o m e n ’s  Co ll e g e ,   Bu rd w a n ,   W e st  Be n g a l,   In d ia  sin c e   2 0 1 1 .   He   h a s  p u b li sh e d   t h r e e   jo u rn a l  p a p e rs  (S CO P US   In d e x e d )  a n d   f iv e   in tern a ti o n a l   c o n f e re n c e s   p a p e rs.  His  m a in   re se a r c h   w o rk   f o c u se s  o n   Cr y p to g ra p h y   a n d   Co m p u tatio n a l  In telli g e n c e .   He   h a s  8   y e a r s  a n d   0 . 5   y e a rs  o f  tea c h in g   e x p e rien c e   a t  U G   a n d   P G   lev e l  re sp e c ti v e l y .           Dr.  A RIN D A M   S A R K A R  is  c u rre n tl y   se r v in g   th e   De p a r m e n t  o f   Co m p u ter  S c ien c e   &   El e c tro n ics ,   Ra m a k rish n a   M issio n   V i d y a m a n d ira,  Be lu r  M a t h - 7 1 1 2 0 2 ,   H o w ra h   a s  a n   A stt.   P r o f e ss o r.   He   h a s  c o m p lete d   h is  M a ste r  o f   Co m p u ter  A p p li c a ti o n   (M . C. A )  d e g re e   in   th e   y e a r  o f  2 0 0 8   f ro m   V IS V A   BHA R AT I,   S a n ti n ik e tan ,   W B,   In d ia  a n d   h e   se c u re d   Un iv e rsity   F irst  Clas s  F irst  Ra n k .   In   th e   y e a r  o f   2 0 1 1 ,   Dr.  S a rk a r  h a s  c o m p lete d   h is  M . T e c h   in   Co m u ter  S c ien c e   &   En g g in e e rin g   d e g re e   f ro m   Un iv e rsity   o f  Ka l y a n i,   W B,   In d ia  a n d   a lso   se c u re d   Un iv e rsit y   F irst  Clas s  F irst  Ra n k .   Dr.   S a rk a r  h a s  c o m p let e d   h is  Do c t o r  o f   P h il o so p h y   in   En g in e e ri n g   in   th e   y e a r   o f   2 0 1 5   f ro m   Un iv e r sit y   o f   K a l y a n i  u n d e r  th e   INS P IRE  F e ll o w sh ip   S c h e m e   o f   D e p a rt m e n t  o f  S c ien c e   &   T e c h n o l o g y   (DS T ),   N e w   D e lh i,   In d ia.  In   th e   y e a r  o f   2 0 1 6   h e   h a s  se c u re d   2 n d   Ra n k   i n   th e   W e st  Be n g a l  Co ll e g e   S e rv ice   Co m m issio n   Ex a m in a ti o n .   He   h a s  m o re   th a n   5 0   I n tern a ti o n a l   Jo u rn a l  a n d   C o n f e re n c e   p u b li c a ti o n s.         S u n i l  Ka rf o rm a   h a s  c o m p lete d   h is  Ba c h e lo rs  i n   C o m p u ter  S c ien c e   &   En g in e e rin g ,   a n d   h is   M a ste rs  in   Co m p u ter  S c ien c e   &   En g in e e rin g ,   f ro m   Ja d a v p u r   Un iv e rsit y .   He   re c e iv e d   h is  P h . D .   in   Co m p u ter  S c ien c e ,   a n d   is  p re se n tl y   P ro f e ss o r  &   He a d   o f   th e   De p t.   o f   Co m p u ter  S c ien c e   a t    th e   Un iv e rsity   o f   Bu rd w a n ,   In d ia.   His res e a r c h   in tere sts in c lu d e   Ne tw o rk   S e c u rit y ,   E - Co m m e rc e ,   a n d   Bi o in f o rm a ti c s.  He   h a s  p u b li sh e d   n u m e ro u s  p a p e rs  i n   b o t h   n a ti o n a l   a s  w e ll   a s  in tern a ti o n a l   re p u ted   jo u rn a ls an d   c o n f e re n c e s.     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.