ترغب بنشر مسار تعليمي؟ اضغط هنا

تعمية معطيات تلفزية باستخدام خوارزمية المسح SCAN و تنفيذها على بطاقة FPGA و مقارنتها مع خوارزمية التعمية المعيارية AES

916   0   17   0 ( 0 )
 تاريخ النشر 2016
والبحث باللغة العربية
 تمت اﻹضافة من قبل Shamra Editor




اسأل ChatGPT حول البحث

يهدف هذا المشروع إلى توصيف و تنفيذ تصميم عتادي لخوارزمية المسح باستخدام دارة قابلة للبرمجة FPGA ، بحيث يستطيع هذا التصميم أن يمسح صور بدقة عالية في الزمن الحقيقي، على الرغم من أن خوارزمية المسح خوارزمية تعمية كتلية. جرى اختيار كتل بقياس 256x256 بيكسل لتأمنٌ معدّل معطيات مناسب للعمل بالزمن الحقيقي. وقع الاختيار على تقنية FPGA لبناء الكيان الصلب لهذه الخوارزمية، لما تتمتع به من إمكانيات هائلة في الحجم و السرعة.


ملخص البحث
يهدف هذا المشروع إلى توصيف وتنفيذ تصميم عتادي لخوارزمية المسح باستخدام دارة قابلة للبرمجة FPGA، بحيث يستطيع هذا التصميم أن يمسح صور بدقة عالية في الزمن الحقيقي. تم اختيار كتل بقياس 256x256 بيكسل لتأمين معدل معطيات مناسب للعمل بالزمن الحقيقي. جرى اختيار تقنية FPGA لبناء الكيان الصلب لهذه الخوارزمية، لما تتمتع به من إمكانيات هائلة في الحجم والسرعة. في البداية، جرت دراسة وتوصيف هذه الخوارزمية باستخدام بيئة MATLAB، بهدف الحصول على نتائج مرجعية يمكن العودة إليها لمقارنة النتائج النهائية. ثم جرى تصميم الكيان الصلب للخوارزمية باستخدام لغة توصيف الكيان الصلب VHDL. أدت المحاكاة في بيئة ModelSim إلى التأكد من صحة التصميم بالمقارنة مع النتائج المرجعية. جرت المقارنة بين أداء خوارزمية المسح وخوارزمية التعمية المعيارية AES، وذلك بتطبيق العديد من اختبارات العشوائية، واختبار معاملات ترتبط بقوة خوارزمية التعمية، إضافة إلى مقارنة الجمال المتاح لاختيار مفاتيح التعمية لكل منهما. ونتج عن هذه الاختبارات صلاحية خوارزمية التعمية 'المسح SCAN' للاستخدامات الأمنية الشخصية والتجارية.
قراءة نقدية
دراسة نقدية: على الرغم من أن البحث يقدم خوارزمية جديدة وفعالة لتعمية الصور والفيديو باستخدام تقنية FPGA، إلا أن هناك بعض النقاط التي يمكن تحسينها. أولاً، كان من الممكن تقديم مقارنة أعمق وأكثر تفصيلاً بين خوارزمية SCAN وخوارزميات أخرى غير AES، مثل خوارزميات التعمية الحديثة الأخرى. ثانياً، لم يتم التطرق بشكل كافٍ إلى تأثير استخدام مخططات المسح المختلفة على أداء الخوارزمية، وكان من الممكن تقديم تحليل أكثر تفصيلاً حول ذلك. أخيراً، كان من الممكن تحسين الدراسة من خلال تقديم تطبيقات عملية أكثر تنوعاً لاستخدام الخوارزمية في مجالات مختلفة، مثل الأمان العسكري أو الطبي.
أسئلة حول البحث
  1. ما هي الفائدة الرئيسية لاستخدام تقنية FPGA في تصميم خوارزمية المسح؟

    تقنية FPGA توفر إمكانيات هائلة في الحجم والسرعة، مما يجعلها مناسبة لبناء الكيان الصلب لخوارزمية المسح التي تتطلب معالجة بيانات في الزمن الحقيقي.

  2. ما هو قياس الكتل الذي تم اختياره لتأمين معدل معطيات مناسب للعمل بالزمن الحقيقي؟

    تم اختيار كتل بقياس 256x256 بيكسل لتأمين معدل معطيات مناسب للعمل بالزمن الحقيقي.

  3. كيف تم التأكد من صحة تصميم خوارزمية المسح؟

    تم التأكد من صحة تصميم خوارزمية المسح من خلال المحاكاة في بيئة ModelSim ومقارنتها مع النتائج المرجعية التي تم الحصول عليها باستخدام بيئة MATLAB.

  4. ما هي الاختبارات التي أجريت لمقارنة أداء خوارزمية المسح مع خوارزمية AES؟

    تم إجراء العديد من اختبارات العشوائية واختبار معاملات ترتبط بقوة خوارزمية التعمية، إضافة إلى مقارنة الجمال المتاح لاختيار مفاتيح التعمية لكل من خوارزمية المسح وخوارزمية AES.


المراجع المستخدمة
Roshni Padate, Aamna Patel. “Image encryption and decryption using AES algorithm”, INTERNATIONAL JOURNAL OF ELECTRONICS AND COMMUNICATION NGINEERING & TEcHNOLOGY (IJECET), 2015
M.A. Murillo-Escoba, C. Cruz-Hernández, F. Abundiz-Pérez, R.M. López-Gutiérrez, O.R. Acosta Del Campo. “A RGB image encryption algorithm based on total plain image characteristics and chaos”, ScienceDirect, Signal Processing , Volume 109, April 2015, Pages 119–131
Yuanmei Wang, Tao Li. “Study on Image Encryption Algorithm Based on Arnold Transformation and Chaotic System”, IEEE, Intelligent System Design and Engineering Application (ISDEA), 2011
قيم البحث

اقرأ أيضاً

يتركز البحث على تطوير الخوارزمية IDEA و ذلك بإضافة طبقات جديدة إليها معتمدة على BBM و ذلك للحصول على خوارزمية مطورة بثلاث مفاتيح و كتلة دخل معطيات.
نقدم في هذا البحث خوارزمية جديدة لحل بعض المشاكل التي تعاني منها خوارزميات عنقدة البيانات كالK-Means. هذه الخوارزمية الجديدة قادرة على عنقدة مجموعة من البيانات بشكل منفرد دون الحاجة لخوارزميات عنقدة أخرى.
قدم في هذا البحث تعديل لخوارزمية عنقدة البيانات الMountain الضبابية, حيث تمكنا من جعل هذه الخوارزمية تعمل بشكل آلي, و ذلك من خلال إيجاد طريقة لتقسيم الفضاء و تحديد قيم وسطاء الدخل و شرط التوقف آلياً بدلاً من إدخالها من قبل المستخدم.
نقدم في هذا البحث تعديل لخوارزمية عنقدة البيانات الMountain الضبابية, تمكنا من جعل هذه الخوارزمية تعمل بشكل آلي, و ذلك من خلال إيجاد طريقة لتقسيم الفضاء و تحديد قيم وسطاء الدخل و شرط التوقف آلياً بدلاً من إدخالها من قبل المستخدم.
تعتبر جدولة المهام على المعالجات-المتعددة من أهم المسائل المدروسة لجعل المعالجات تعمل من دون أزمنة تأخير، و بالتالي تقليل الزمن الكمي اللازم لإتمام المهام. هذا الأمر جعل الاهتمام يتركز على مسألة الجدولة و خوارزمياتها، و خاصة في أنظمة المعالجات المتعد دة التي تحتاج لترتيب المهام عمليا من أجل تنفيذها بشكل أمثل. في هذا البحث، تمت دراسة مسألة الجدولة الستاتيكية لمهام المستقلة على نظام معالجات-متعدد متماثلة، و عرض خوارزمية اعتماداً على أمثة جماعة النحل، و حل مسألة الجدولة باستخدامها، و مقارنتها مع خوارزمية سابقة قد استوحيت من سلوك النحل لنفس الغرض و مع الحل الأمثل لمسألة الجدولة المعروضة. إن الهدف من الخوارزمية هو إيجاد حل مقبول ذي زمن أصغريّ من خلال خوارزمية جماعة النحل، و دراسة تأثير زيادة عدد المهام عند ثبات عدد المعالجات، و تأثير زيادة عدد هذه المعالجات-من أجل عدد من المهام-على ثبات الخوارزمية المعروضة. لقد أوضحت دراسة الخوارزمية المفروضة قدرتها على الحصول على قيمة مثلى لدالة الهدف في اختبارات مسائل جدولة ذات حجم صغير و متوسط. لقد بينت النتائج أن الخوارزمية المفروضة تنتج حلاً أمثل لمسألة الجدولة في أغلب الحالات، و تحسن الخوارزمية التقليدية لأمثلة جماعة النحل.
التعليقات
جاري جلب التعليقات جاري جلب التعليقات
سجل دخول لتتمكن من متابعة معايير البحث التي قمت باختيارها
mircosoft-partner

هل ترغب بارسال اشعارات عن اخر التحديثات في شمرا-اكاديميا