Enhancing Image Encryption for Efficient and Secure Transmission in Computer Networks: A Parameter-Optimized Approach for Embedded Devices
- سال انتشار: 1402
- محل انتشار: بیستمین کنفرانس بین المللی فناوری اطلاعات، کامپیوتر و مخابرات
- کد COI اختصاصی: ITCT20_080
- زبان مقاله: انگلیسی
- تعداد مشاهده: 311
نویسندگان
Engineering, Faculty of Engineering, College of Farabi, University of Tehran Iran
Dept. Computer Engineering, Faculty of Engineering, College of Farabi, University of Tehran Iran
Department of Industrial Engineering, Sharif University of Technology Iran
Dept. Computer Engineering, Faculty of Engineering, College of Farabi, University of Tehran Iran
چکیده
Our paper presents a novel approach to image encryption for secure transmission in computer networks, building upon the framework of "Convolution-based Image Encryption for computer networks." The existing model's size was found to be impractical, prompting us to implement significant modifications, employing Depthwise Separable Convolutions and Separable Transposed Convolution techniques. By doing so, we remarkably reduced the model parameters from ۷۵ million to approximately ۱۴ million, while still achieving a commendable PSNR score of ۳۲ for the decoder. Our asymmetric model combines adversarial training and image compression to effectively encrypt and compress image data. The encryption process involves transforming images into encrypted feature maps using convolutional layers, followed by lossy compression to reduce data size. Decryption reverses these steps to recover the original image. Through evaluation on standard image datasets, we establish the superiority of our proposed method over existing techniques in terms of both security and compression performance, promising a robust solution for secure image transmission in computer networks.کلیدواژه ها
Image compression, image encryption, deep learning, adversarial training, asymmetric model, embedded devicesمقالات مرتبط جدید
- Resource Optimization in Large Language Model Deployment Using Reinforcement Learning and Adaptive Software Engineering
- کاربرد یادگیری ماشین در پیشبینی خطاهای نرم افزاری در مراحل اولیه توسعه سیستم های پیچیده
- A review of the application of silver nanoparticles in improving the performance of ultrathin silicon solar cells
- نگرشی برنانو و نقش آن در تصفیه آب در نیروگاه های برق
- The Biomechanical Effect of Knee Flexion Angles on Squat Lifting with a Flat Back Position
اطلاعات بیشتر در مورد COI
COI مخفف عبارت CIVILICA Object Identifier به معنی شناسه سیویلیکا برای اسناد است. COI کدی است که مطابق محل انتشار، به مقالات کنفرانسها و ژورنالهای داخل کشور به هنگام نمایه سازی بر روی پایگاه استنادی سیویلیکا اختصاص می یابد.
کد COI به مفهوم کد ملی اسناد نمایه شده در سیویلیکا است و کدی یکتا و ثابت است و به همین دلیل همواره قابلیت استناد و پیگیری دارد.