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Cryptography and compressed sensing / HADJ BRAHIM Abderrahmene 

Public ISBD Titre : Cryptography and compressed sensing Type de document : document électronique Auteurs : HADJ BRAHIM Abderrahmene, Auteur Année de publication : 2021-2022 Accompagnement : CD Langues : Français (fre) Catégories : Electronique:Sécurité dans les réseaux Mots-clés : Compressive sensing, DCT, DWT, Compression, Systèmes chaotique, Chiffrement des images Compressive sensing, DCT, DWT, Compression, Chaos systems, Image encryption. Résumé : Avec le développement de l’Internet, la sécurité des informations numériques deviennent importantes chaque jour. Actuellement, les informations numériques les plus échangées sont les images, qui nécessitent d’une part la sécurité de son contenu, et d’autre part la réduction de sa taille ; ceci pour sa transmission ou pour son stockage. Il existe de nombreux systèmes cryptographiques pour sécuriser les images, et plusieurs techniques de compression pour minimiser sa taille ce qui facilite sa transmission ou son stockage. Plusieurs algorithmes utilisent les deux techniques (compression et cryptographie) séparément, malheureusement chacune de ses méthodes influe négativement l’une sur l’autre, ce qui ne donne pas de bonne performance de deux méthodes juxtaposées. Pour pallier à ce problème, nous nous sommes intéressées à l’étude qui combine la compression et le chiffrement en une seule étape, c’est la compressive sensing. Dans cette thèse, nous avons proposées quatre contributions qui sont basées sur la compressive sensing.  La première contribution est basée sur le regroupement d’un ensemble des valeurs du DCT dans une seule valeur avant d'appliquer la compressive sensing, en plus de la matrice de mesure de l’algorithme est générée par un système chaotique de Lorenz.  La deuxième contribution est basée sur une permutation spéciale de l’image, cette diffusion est réalisée par un LFSR et la technique de Josephus avant qu’on applique la compressive sensing, ensuite on utilise un hyperchaotique pour construire un masque qui sera faire un XOR avec la sortie de la compressive sensing, c’est le principe de la confusion.  La troisième contribution est basée sur la division de l’image en plusieurs sous-images, on réalise en parallèle une permutation des pixels selon LFSR perturbé pour chacune des sous images, ensuite on applique en parallèle le compressive sensing de toutes les sous-images, enfin on recombine à nouveau les sous images.  Dans la quatrième contribution, on utilise un système hyperchaotique pour réaliser une permutation initiale sur l’image, ensuite on lui applique la compressive sensing et, on utilise l'AES-128 pour chiffrer les données compressées colonne par colonne. Sachant que pour chaque colonne de l’image on utilise une clé de chiffrement différente pour AES-128 par rapport aux précédentes, et les différentes clés de l'AES-128 ainsi que la matrice de mesure de la compressive sensing sont générés par le système hyperchaotique. Tous les résultats obtenus indiquent que les quatre contributions ont de bonnes performances en termes de sécurité, et une résistance à différentes attaques. Additionnellement à cela, on a remarqué que pour un faible taux de compression on a une bonne récupération de l’image. With the development of the Internet, the security of digital information become important every day. Currently, the most widely exchanged digital information are images, which require on the one hand the security of its content, and on the other hand the reduction of its size, this for its transmission or for its storage. There are many cryptographic systems for securing images, and several compression techniques to minimize its size which facilitates its transmission or storage. Several algorithms use the two techniques (compression and cryptography) separately, unfortunately each of its methods negatively influences one another, which does not give good performance of two juxtaposed methods. To solve this problem, we are interested in the study that combine compression and encryption techniques in a one step, it is the compressive sensing. In this thesis, we have proposed four contributions which are based on compressive sensing.  The first contribution is based on grouping a set of DCT values into a single value before applying the compressive sensing, in addition, the measurement matrix of the algorithm is generated by a chaotic Lorenz system.  The second contribution is based on a special permutation of the image, this diffusion is carried out by an LFSR and the technique of Josephus before we apply the compressive sensing, then we use a hyperchaotic to build a mask which XORed with the output of the compressive sensing, this is the principle of confusion.  The third contribution is based on dividing the image into several sub-images. We carry out in parallel a permutation of the pixels according to the disturbed LFSR for each of the sub-images, then we apply in parallel the compressive sensing to all the sub-images, finally we recombine the sub-images again.  In the fourth contribution, we use a hyperchaotic system to perform an initial permutation on the image then we apply the compressive sensing to it and we use AES-128 to encrypt the compressed data column by column. Knowing that for each column of the image we use a different encryption key of the AES-128 compared to the previous ones, and the different keys of the AES-128 as well as the matrix of measurement of the compressive sensing are generated by the hyperchaotic system. All the results obtained indicate that the four contributions have good performance in terms of security, and resistance to different attacks. In addition to this, we noticed that for a low compression rate we have a good recovery of the image. Directeur de thèse : ALI PACHA Adda Cryptography and compressed sensing [document électronique] / HADJ BRAHIM Abderrahmene, Auteur . - 2021-2022 . -  + CD. Langues : Français (fre) Catégories : Electronique:Sécurité dans les réseaux Mots-clés : Compressive sensing, DCT, DWT, Compression, Systèmes chaotique, Chiffrement des images Compressive sensing, DCT, DWT, Compression, Chaos systems, Image encryption. Résumé : Avec le développement de l’Internet, la sécurité des informations numériques deviennent importantes chaque jour. Actuellement, les informations numériques les plus échangées sont les images, qui nécessitent d’une part la sécurité de son contenu, et d’autre part la réduction de sa taille ; ceci pour sa transmission ou pour son stockage. Il existe de nombreux systèmes cryptographiques pour sécuriser les images, et plusieurs techniques de compression pour minimiser sa taille ce qui facilite sa transmission ou son stockage. Plusieurs algorithmes utilisent les deux techniques (compression et cryptographie) séparément, malheureusement chacune de ses méthodes influe négativement l’une sur l’autre, ce qui ne donne pas de bonne performance de deux méthodes juxtaposées. Pour pallier à ce problème, nous nous sommes intéressées à l’étude qui combine la compression et le chiffrement en une seule étape, c’est la compressive sensing. Dans cette thèse, nous avons proposées quatre contributions qui sont basées sur la compressive sensing.  La première contribution est basée sur le regroupement d’un ensemble des valeurs du DCT dans une seule valeur avant d'appliquer la compressive sensing, en plus de la matrice de mesure de l’algorithme est générée par un système chaotique de Lorenz.  La deuxième contribution est basée sur une permutation spéciale de l’image, cette diffusion est réalisée par un LFSR et la technique de Josephus avant qu’on applique la compressive sensing, ensuite on utilise un hyperchaotique pour construire un masque qui sera faire un XOR avec la sortie de la compressive sensing, c’est le principe de la confusion.  La troisième contribution est basée sur la division de l’image en plusieurs sous-images, on réalise en parallèle une permutation des pixels selon LFSR perturbé pour chacune des sous images, ensuite on applique en parallèle le compressive sensing de toutes les sous-images, enfin on recombine à nouveau les sous images.  Dans la quatrième contribution, on utilise un système hyperchaotique pour réaliser une permutation initiale sur l’image, ensuite on lui applique la compressive sensing et, on utilise l'AES-128 pour chiffrer les données compressées colonne par colonne. Sachant que pour chaque colonne de l’image on utilise une clé de chiffrement différente pour AES-128 par rapport aux précédentes, et les différentes clés de l'AES-128 ainsi que la matrice de mesure de la compressive sensing sont générés par le système hyperchaotique. Tous les résultats obtenus indiquent que les quatre contributions ont de bonnes performances en termes de sécurité, et une résistance à différentes attaques. Additionnellement à cela, on a remarqué que pour un faible taux de compression on a une bonne récupération de l’image. With the development of the Internet, the security of digital information become important every day. Currently, the most widely exchanged digital information are images, which require on the one hand the security of its content, and on the other hand the reduction of its size, this for its transmission or for its storage. There are many cryptographic systems for securing images, and several compression techniques to minimize its size which facilitates its transmission or storage. Several algorithms use the two techniques (compression and cryptography) separately, unfortunately each of its methods negatively influences one another, which does not give good performance of two juxtaposed methods. To solve this problem, we are interested in the study that combine compression and encryption techniques in a one step, it is the compressive sensing. In this thesis, we have proposed four contributions which are based on compressive sensing.  The first contribution is based on grouping a set of DCT values into a single value before applying the compressive sensing, in addition, the measurement matrix of the algorithm is generated by a chaotic Lorenz system.  The second contribution is based on a special permutation of the image, this diffusion is carried out by an LFSR and the technique of Josephus before we apply the compressive sensing, then we use a hyperchaotic to build a mask which XORed with the output of the compressive sensing, this is the principle of confusion.  The third contribution is based on dividing the image into several sub-images. We carry out in parallel a permutation of the pixels according to the disturbed LFSR for each of the sub-images, then we apply in parallel the compressive sensing to all the sub-images, finally we recombine the sub-images again.  In the fourth contribution, we use a hyperchaotic system to perform an initial permutation on the image then we apply the compressive sensing to it and we use AES-128 to encrypt the compressed data column by column. Knowing that for each column of the image we use a different encryption key of the AES-128 compared to the previous ones, and the different keys of the AES-128 as well as the matrix of measurement of the compressive sensing are generated by the hyperchaotic system. All the results obtained indicate that the four contributions have good performance in terms of security, and resistance to different attacks. In addition to this, we noticed that for a low compression rate we have a good recovery of the image. Directeur de thèse : ALI PACHA Adda

Exemplaires

Code-barres	Cote	Support	Localisation	Section	Disponibilité
1914	02-09-619	Version numérique et papier	Bibliothèque USTOMB	Thèse de Doctorat	Exclu du prêt

Documents numériques

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