Den senaste tidens framsteg inom datateknik och resulterande visionsbaserade tillämpningar har gett upphov till en ny praxis som kallas telemedicin som kräver patientdiagnosbilder eller allierad information för att rekommendera eller ens utföra diagnosmetoder lokaliseras på distans. För att säkerställa korrekt och optimal telemedicin finns dock kravet på sömlös eller felfri biomedicinsk information om patienten. Tvärtom, medicinska data som överförs över osäkra kanaler är ofta benägna att bli manipulerade eller korrumperade av angripare. Enbart de befintliga kryptosystemen är inte tillräckliga för att hantera dessa problem och därför har en mycket robust reversibel bildsteganografimodell utvecklats för att dölja hemlig information. Till skillnad från traditionella wavelet transform tekniker, införlivade vi Discrete Ripplet Transformation (DRT) teknik för meddelande inbäddning i den medicinska omslag bilder. Dessutom, för att säkerställa sömlös kommunikation över osäker kanal, har en dubbel kryptosystem modell som innehåller föreslagna steganografi schema och RSA kryptosystem utvecklats. En av de viktigaste nyheterna i det föreslagna forskningsarbetet är användningen av adaptiv genetisk algoritm (AGA) för optimal pixeljusteringsprocess (OPAP) som berikar data dölja kapacitet samt omärkliga funktioner. Resultatbedömningen visar att den föreslagna steganografimodellen överträffar andra vågformade omvandlingsbaserade metoder när det gäller hög PPNR, inbäddningskapacitet, omärklighet etc.
En annan studie använder diskret krusning transformation (DRT) med adaptiv genetisk algoritm (AGA) för OPAP för att stödja effektiva LSB meddelande inbäddning som ledde till förbättrad omärklighet och dölja kapacitet REF.
An Evolutionary Computing Enriched RS Attack Resilient Medical Image Steganography Model for Telemedicine Applications
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}