Istraživanje objavljeno u Međunarodnom časopisu za informacione i komunikacione tehnologije opisuje novi pristup šifrovanju digitalnih slika. Metoda bi se mogla koristiti za zaštitu osetljivih informacija, kao što su medicinske i naučne slike, na mreži.
Korišćenjem haotičnih sistema za obavljanje posla, pristup, koji je razvio Zhengbao Cai sa Koledža informacionih tehnologija u Lu’anu, Kina, poboljšava postojeće pristupe.
Prenos digitalne slike učinio je šifrovanje ključnim za zaštitu ličnih podataka, medicinske dokumentacije, poslovne, političke i vojne obaveštajne službe. Međutim, tradicionalne metode šifrovanja, kao što je napredni standard šifrovanja (AES), imaju ograničenja kada je u pitanju rukovanje složenim i gustim podacima kakve se nalaze u datoteci digitalne slike.
Da bi zaobišao različite probleme, Cai se okrenuo haotičnom sistemu šifrovanja. Takav pristup koristi nepravilnu i nelinearnu dinamiku teorije haosa da prikrije podatke. Novi rad uvodi šestodimenzionalnu ćelijsku neuronsku mrežu (CNN) koja može efikasnije šifrovati boju i sa nižim zahtevima za računarskim resursima nego ranije metode zasnovane na haosu.
Konvencionalni dvo- ili trodimenzionalni CNN modeli generišu nizove haotičnih brojeva koji su veoma nepredvidivi. Uzimajući taj pristup višoj dimenziji, Cai poboljšava stepen nepredvidivosti, kao i čini šifrovani izlaz stabilnijim kada šifruje velike skupove podataka visoke dimenzije kao što su medicinski skeniranja visoke rezolucije ili satelitske slike.
Testovi pokazuju da su Caijeve šifrovane slike mnogo bolje u otpornosti na pokušaje njihovog obrnutog inženjeringa da vide originalnu sliku od konvencionalnih metoda šifrovanja.
Postoji hitna potreba za sigurnim, efikasnim i skalabilnim metodama šifrovanja za širok spektar tipova digitalnih slika. Sadašnje istraživanje sa svojom novom kombinacijom šestodimenzionalnog CNN-a i upotrebom diferencijalnog evolucionog algoritma moglo bi učiniti te osetljive digitalne slike sigurnijim nego ikada ranije.
