安全、安全的医疗文本信息使用一种改进的图像LSB隐写术

文摘

安全运输医疗数据在不安全的网络现在在远程医疗是一个重要的问题。指数增长的多媒体技术和连接网络,现代医疗保健是一个巨大的进步。身份验证的远程诊断图像获得专家从发送方是最具挑战性的任务之一在一个自动化的医疗设置。入侵者被发现能够有效地利用安全地传输消息从以前的文献不够高效的算法导致的信息失真。因此,本研究提出了一个修改后的最低有效位(LSB)技术能够保护和隐藏的医疗数据解决身份验证问题至关重要。应用程序被执行死刑,建立了利用MATLAB 2018 a,它使用一个逻辑移位操作执行。临床实验的结果证实,该技术可以巩固医疗信息隐藏图像没有留下明显的伪造。这个实现的结果表明修改后的图像LSB隐写术优于标准的LSB技术更高的PSNR值和较低的均方误差值与之前的研究相比。变化的数量增加了新提出的系统性能指标。研究得出的结论,提出了医学信息系统被证明是精通分泌医疗信息和创造察觉隐藏图像与轻微的巩固造假比作其他流行的方法。

1。介绍

信息和通讯技术的进步在最近时代数字信息进一步相关的交付。例如,各个部门有必要政府、教育、银行、和医疗,互联网已经成为数据交换和分配的基础(1- - - - - -5]。医疗行业主要利用互联网来促进医院和诊所的数字之间的远程共享医疗信息,并提供患者e-health设施(6,7]。访问医疗记录允许多个医生和病人之间的数据共享提供了成功的远程诊断(7- - - - - -11]。对一些疾病的检测和管理7,12- - - - - -14),数字医学图像是必要的,因此,它是高度保证的关键安全记录、检索和审查的医疗信息不违反卫生信息从业人员的道德规范。医院信息系统(他)和病人存档和通信系统(PACS)形式的基础医学数字成像和通信标准(DICOM)数字化医院系统(15- - - - - -18]。DICOM是世界标准的治疗,保留、发布和分发医疗成像和相关信息自1993年成立以来19]。它指定的医学图像的格式可以共享治疗需要使用数据。DICOM首次实现不考虑网络安全或隐私安全17,18,20.]。几个策略来保存诊断照片和健康数据最近被实现(6,21,22]。这些方法依赖于加密或安全通信的信息隐藏技术。

信息隐藏是将信息插入到另一个介质的技术安全转移。它有一个广泛的各种各样的功能,包括版权执法,篡改检测和隐藏的数据传输(23]。一般来说,根据信息隐藏的目的,信息隐藏技术可以分为两个,他们是隐写术和数字水印。隐写术的练习是隐藏的存在一个隐藏的信息在其他媒体,例如,文本,图像,音频和视频不会引起意想不到的意识,同时实现高巩固潜力(21]虽然水印方法是用来验证数字图像的识别和有效性持有者通过不同的材料,如签名插入主机中(24]。有兴趣的飙升将这些技术1,25- - - - - -28近年来]。基于域类型,隐写术的方法可分为两种:空间和变换(21,28,29日]。封面图片,空间域直接过程巩固隐藏的数据。另一方面,转换域过程嵌入数据改造后的形象盖到另一个域(30.,31日]。空间域算法如LSB花更少的时间来执行和嵌入性能更高29日,32]。

因此,作为本研究的结果,一个稳定的医疗信息系统基于一个修改后的最低有效位(LSB)算法被提出。提出系统介绍了MATLAB编程环境的2018 a。这个功能通过移动的LSB红色( ),绿色( ),和蓝色( )隐藏对象的像素组件来给定次数的发送方确定。未披露的消息将被代替移动比特。

本文的其余部分写如下:部分2讨论了有关在这一领域的研究工作。部分3提出建议的修改图像LSB隐写术,嵌入和提取算法概述和讨论。部分4研究提出解决原型。系统的性能分析是同样提出,讨论这个比较分析是本节中给出。最后,部分5研究得出的结论。

2。相关的工作

最受欢迎的空间隐写术的方法是最低有效位(LSB)技术(33,34]。LSB技术精通巩固相对巨大的秘密隐藏对象中的数据(35)用lsb隐藏对象的像素与隐藏的数据位(36,37]。医学领域的文本信息隐藏,已经提出几种方法对各种目标(38- - - - - -42]。近年来,不同的机制实现了图像隐写术(43- - - - - -57]。的一些文献,讨论了利用图像隐写术是这样。

阿萨德和Shayeb58)提出了改进的最低有效位(LSD)。在本研究工作中,作者实现了使用最低有效位(LSD)数字水印技术,同时,采用优化方法的偏好。确切的可靠性没有达到通过非系统选择像素的值。优化选择减少像素值的数量改变。数字水印和数字覆盖图像灰度。在空间域处理领域。2017年,荣格(59信息隐藏)进行了比较研究,这项研究是基于最低有效位。不同植入比例已经介绍了很多品种的研究工作。的性能和并列形象评价和直方图评估每一个像素层进行。作者提出的数据隐藏方法个人bpp植入比例是艰苦的区分封面和隐藏对象。光成分的创新结构旨在合理使用隐写术被穆罕默德假定,艾哈迈德,ρ,Baik [602017年)。研究利用的水平表面的贡献表示隐蔽记录利用莫顿仔细观察的精确最低有效位替代技术。秘密记录炒雇佣前植入trio-parallel编码过程,这导致提高额外的稳定安全验证。Al-Shatanawi [61年]建议的一代过程集中在双重方法。这些双重方法提出了独特的照片级部门(DMPD)以及修改最小的实质(屁股)。DMPD管理在保护表示对任意插入未公开表示。这个过程交换部分的数量不一致的手段,而它提供小失真隐藏表示。拉斯卡尔和Hemachandran62年)推荐的信息隐藏技术。在这项研究中,记录植入红色水平面内的代表,组成是选择使用一个任意整数发起者。这几乎是不可能的隐藏图像观察变更。单个像素的位置,一个隐藏的密码来根人工任意图发起者。作者的目标集中在射击的保密通信和减少误传比例或水平。荣格(63年)推荐的文件级模糊结构。推荐的结构适用于组件率最小区别以及重要部分替代并发项目对扩大巩固能力水平一致。实证结果表明,建议的结构保留32.61 dB温和一旦巩固能力达到1052641个部件。因此,推荐的结构确保坚固支持巩固能力没有歪曲的光学技术。

Gutub和阿尔哈姆迪(8)提出优化多媒体图像隐写术数秘密共享。作者使用多媒体图像隐写术的方法来存储优化股票提供比较橡皮言论。本文实验测量的功能改进通过假设各种隐藏共享关键尺寸的64位,128位,256位,以确保在安全分析的真正区别。股票的可用性被试验进一步加强五种不同的基于图像的隐写术技术嵌入每个生产份额。研究结果显示主要的诱人的影响,使得简化数秘密共享方案安全申请多用户身份验证一个有前途的方法。

卡拉奇,居尔,Capraz Bilir(2015)提出了一个创新的基于逻辑的模糊图像隐写术技术保证医疗信息的安全。作者提出了保护病人的记录采用隐写术合并成一个文件格式。脑电图(EEG)被选为隐藏的信息,和先生受聘为隐藏对象的对象。此外,脑电图,图像文件头中的信息是由医生的语句和患者信息。

推断从相关作品,大多数系统开发不太健壮和较小的图像质量。一些研究人员没有考虑更多的PSNR值和更少的MSE的条件,还有在一些研究中使用的封面图片失真从而使低品质的隐藏图像使入侵者检测安全消息传达。最后,失真、健壮性和细微不考虑在一些先前的研究。

与所有这些扣除,因此,研究中,因此,旨在解决细微的问题,更少的健壮性、变形和安全通过修改之前的标准的LSB隐写术技术称为循环转变LSB隐写术。

3所示。提出了系统

本研究建议系统修改最低有效位(LSB)图像隐写术巩固和获得医疗信息。

图1说明了预测系统的嵌入阶段。医疗信息传递到修改后的LSB隐写术。封面图像和医学信息加载到系统之后,使用改进的LSB嵌入过程的输出是一个隐藏的形象。图2显示隐藏的提取阶段的系统映像加载到系统,然后修改后的提取算法实现的隐藏图像的输出给定原始的封面图片和获得医疗信息。

该算法使用了一个键,可以在任何长度和可能包含的混合字母,数字和符号。循环移位函数被用来最大化消息的复杂性由移动编码信息比特通过几个步骤在每个迭代密码长度之和一个ASCII值。取代了LSB隐藏对象的阶段适当数量的比特取代。相同的方法之后恢复秘密代码,但通过移动通过k步骤提取的左位密码和ASCII值。

4所示。我们的原型

MATLAB是作者用来执行该算法在二维封面图片被用来植入病人的医疗信息。系统经常使用不同大小的文本,并推断很难分辨原始隐藏对象和算法应用时的隐藏对象。以下界面显示结果的算法的实现。

4.1。嵌入系统的阶段

提出了医疗信息系统接口图所示3。

图4显示系统接口说明病人的医疗信息以文本格式和隐藏键(已知只有源和接收者)被输入到系统中。

最后阶段的嵌入阶段如图5。这表明最初的封面图片和隐写图像(即图像隐藏病人的信息)。PSNR值,均方误差值,没有。转变所示。

4.2。提取阶段的系统

的接口提取阶段如图6。这里,收件人进入秘密隐藏的关键,然后获得隐藏图像。

隐瞒医疗信息和修改后的最初的封面图片是显示提取LSB算法实现如图7。

4.3。性能分析

评估该系统的性能,作者比较了PSNR和MSE系统与现有方法的修改。对于数值分析,系统采用MATLAB和还添加了LSB的数量变化作为性能指标。表1显示和描述预计的评价方案使用PSNR, MSE和数量的变化作为评价指标。研究评估系统通过计算峰值信噪比(PSNR)和均方误差(MSE)。情商所示的PSNR值的数学方程。1和Eq的MSE。2),分别。(我)峰值信噪比(PSNR):为了避免猜疑,隐藏图像的质量和封面图片必须是相同的。质量的差异将会用PSNR。PSNR值越高,隐藏图像的质量就越高。PSNR值可以计算使用情商。1): (2)均方误差均方误差的计算使用公式:

5。讨论

研究性能评估使用两种最常见的隐写术PSNR和MSE性能指标。这是注意到更少的文本字符的PSNR值高于较高的文本字符。表1显示一个文本与8个字符的PSNR值79.147和0.000791的MSE,用5字符和文本PSNR值为80.364和0.000598的均方误差值。表2显示比较预测系统的检查与其他先前的研究。Abd-El-Atty et al。54]PSNR值为73.27,不使用MSE评估,和哈希姆et al。12]PSNR值为72.29,也没有使用MSE性能评估。Setyono和Setiadi64年)有PSNR值63.52和均方误差值为0.0289。提出系统的PSNR值80.36和0.00060的均方误差值表明,提出的改进的LSB超过先前的研究显示在如图8。表3展示了该系统的参数值,发现该系统安全级别很高,MSE值很低,PSNR值高,它也非常健壮且拥有高无法感知。

6。结论

保护病人数据在数字医疗系统是本研究的重点。研究提出了一个重要信息巩固系统维护患者信息的保密性和隐私隐瞒它的存在。本研究建议修改后的最低有效位图像隐写术技术。系统使用MATLAB实现,两个性能指标被用来评估拟议的系统包括PSNR和MSE。变化的数量也增加了。临床实验结果表明,嵌入失真程度低,该算法获得了高包埋率,从而提供了一个合理的隐蔽和隐藏图像质量之间的平衡。

因此,提出了医疗信息系统被证明是精通分泌医疗信息和创造察觉隐藏图像与轻微的巩固造假比作其他流行的方法。

数据可用性

没有数据被用来支持本研究。

伦理批准

这篇文章不包含任何与人类参与者或动物研究由作者。

同意

知情同意是获得所有个体参与者包括在这项研究中。

的利益冲突

作者(年代)(s)宣称他们没有利益冲突。

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