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Resumo A Criptografia Visual (CV) emergiu como uma técnica vital no domínio da segurança da informação, com o propósito fundamental de proteger o conteúdo de imagens 2-Dimensionais (2D) através da criptografia e facilitar a comunicação segura. Embora a CV tradicional tenha sido instrumental na proteção de dados, ela muitas vezes não consegue manter a qualidade da imagem e a precisão semântica após a reconstrução. Para abordar essas limitações, esta pesquisa engloba o desenvolvimento de um modelo de Criptografia Visual Semântica Aprimorada (CVSA), que busca refinar o processo de criptografia enquanto assegura a integridade semântica das imagens. O modelo CVSA introduz uma nova abordagem que mescla CV com inteligência artificial (IA) para aprimorar a criptografia e a descriptografia de imagens 2D. O aspecto inovador desta pesquisa reside na integração do aprendizado por reforço (RL) baseado em IA para aumentar a qualidade da imagem 2D medindo os erros entre a imagem secreta original e a imagem reconstruída. Esta estrutura inovadora é adaptada para a transmissão segura de imagens 2D em escala de cinza, garantindo a preservação da integridade semântica enquanto mede e minimiza a perda de qualidade da imagem. Ao integrar algoritmos de RL com um protocolo de medição de redução de erros, o modelo promete capacidades de criptografia robustas com maior resiliência contra uma multitude de ameaças cibernéticas, elevando assim o padrão para comunicação segura de imagens. A avaliação empírica do modelo CVSA produz resultados promissores, com a Razão Pico de Sinal para Ruído (PSNR) das imagens reconstruídas alcançando valores impressionantes entre +39 e +42 decibéis (dB). Essas descobertas destacam a capacidade do modelo CVSA de produzir imagens descriptografadas de alta fidelidade, superando significativamente os métodos tradicionais de CV em segurança e qualidade da imagem. Os resultados da pesquisa iluminam o potencial de mesclar IA com CV para alcançar um equilíbrio harmonioso entre eficiência computacional e força da criptografia, marcando um avanço significativo no domínio da proteção de dados visuais.
Rong et al. (qui,) estudaram essa questão.