Lecture notes in electrical engineering, Год журнала: 2024, Номер unknown, С. 217 - 231
Опубликована: Янв. 1, 2024
Язык: Английский
Lecture notes in electrical engineering, Год журнала: 2024, Номер unknown, С. 217 - 231
Опубликована: Янв. 1, 2024
Язык: Английский
International Journal of Computational Intelligence Systems, Год журнала: 2025, Номер 18(1)
Опубликована: Фев. 5, 2025
Язык: Английский
Процитировано
0Scientific Reports, Год журнала: 2025, Номер 15(1)
Опубликована: Апрель 23, 2025
Язык: Английский
Процитировано
0Cluster Computing, Год журнала: 2024, Номер 27(10), С. 13809 - 13834
Опубликована: Июль 5, 2024
Язык: Английский
Процитировано
3Telecom, Год журнала: 2024, Номер 5(3), С. 892 - 906
Опубликована: Сен. 3, 2024
The main challenge within lightweight cryptographic symmetric key systems is striking a delicate balance between security and efficiency. Consequently, the issue revolves around crafting schemes that are both robust enough to safeguard resource-constrained environments. This paper presents new method of making long keys for algorithms. A pre–trained convolutional neural network (CNN) model called visual geometry group 16 (VGG16) used take features from two images, turn them into binary strings, make strings equal by cutting down length shorter string, then use XOR images. depends on number in Compared other algorithms, we found this greatly decreases time required generate improves defense against brute force attacks creating exceptionally keys. successfully passed all 15 tests when evaluated using NIST SP 800-22 statistical test suite Basic Five Statistical Tests. To best our knowledge, first research explore generation encryption VGG16 model.
Язык: Английский
Процитировано
1Lecture notes in electrical engineering, Год журнала: 2024, Номер unknown, С. 217 - 231
Опубликована: Янв. 1, 2024
Язык: Английский
Процитировано
0