Powered by OpenAIRE graph
Found an issue? Give us feedback
image/svg+xml art designer at PLoS, modified by Wikipedia users Nina, Beao, JakobVoss, and AnonMoos Open Access logo, converted into svg, designed by PLoS. This version with transparent background. http://commons.wikimedia.org/wiki/File:Open_Access_logo_PLoS_white.svg art designer at PLoS, modified by Wikipedia users Nina, Beao, JakobVoss, and AnonMoos http://www.plos.org/ IEEE Accessarrow_drop_down
image/svg+xml art designer at PLoS, modified by Wikipedia users Nina, Beao, JakobVoss, and AnonMoos Open Access logo, converted into svg, designed by PLoS. This version with transparent background. http://commons.wikimedia.org/wiki/File:Open_Access_logo_PLoS_white.svg art designer at PLoS, modified by Wikipedia users Nina, Beao, JakobVoss, and AnonMoos http://www.plos.org/
IEEE Access
Article . 2021 . Peer-reviewed
License: CC BY
Data sources: Crossref
image/svg+xml art designer at PLoS, modified by Wikipedia users Nina, Beao, JakobVoss, and AnonMoos Open Access logo, converted into svg, designed by PLoS. This version with transparent background. http://commons.wikimedia.org/wiki/File:Open_Access_logo_PLoS_white.svg art designer at PLoS, modified by Wikipedia users Nina, Beao, JakobVoss, and AnonMoos http://www.plos.org/
IEEE Access
Article
License: CC BY NC ND
Data sources: UnpayWall
image/svg+xml art designer at PLoS, modified by Wikipedia users Nina, Beao, JakobVoss, and AnonMoos Open Access logo, converted into svg, designed by PLoS. This version with transparent background. http://commons.wikimedia.org/wiki/File:Open_Access_logo_PLoS_white.svg art designer at PLoS, modified by Wikipedia users Nina, Beao, JakobVoss, and AnonMoos http://www.plos.org/
IEEE Access
Article . 2021
Data sources: DOAJ
https://dx.doi.org/10.60692/r8...
Other literature type . 2021
Data sources: Datacite
https://dx.doi.org/10.60692/te...
Other literature type . 2021
Data sources: Datacite
versions View all 4 versions
addClaim

This Research product is the result of merged Research products in OpenAIRE.

You have already added 0 works in your ORCID record related to the merged Research product.

Keyed Parallel Hash Algorithm Based on Multiple Chaotic Maps (KPHA-MCM)

خوارزمية التجزئة المتوازية ذات المفاتيح بناءً على خرائط فوضوية متعددة (KPHA - MCM)
Authors: Roayat Ismail Abdelfatah; Esraa Abdelkhalek Baka; Mohamed E. Nasr;

Keyed Parallel Hash Algorithm Based on Multiple Chaotic Maps (KPHA-MCM)

Abstract

Les fonctions de hachage sont considérées comme le cœur de la cryptographie, qui est la technique de base utilisée pour la sécurité des données. Les fonctions de hachage cryptographique peuvent également être utilisées pour atteindre l'intégrité de grandes données telles que les données stockées sur un disque dur et un ensemble de données financières. Ainsi, à l'ère des grandes données et de l'augmentation de la capacité des données dans les applications, des schémas de hachage rapides avec des opérations parallèles sont extrêmement souhaitables, ce qui augmente efficacement la vitesse de calcul. Les fonctions de comportement aléatoire telles que les cartes chaotiques sont utilisées dans les fonctions de hachage pour générer le condensé de message de longueur fixe à partir du message d'origine. Cet article propose un algorithme de hachage parallèle basé sur de multiples fonctions chaotiques en mélangeant la carte logistique, la carte de tente et la fonction sinus. Dans le schéma proposé, la structure du réseau de couplage est modifiée et en utilisant le réseau de diamant comme nouvelle structure. Cet algorithme est flexible pour générer 128, 256 ou plus de valeur de hachage. L'analyse de simulation telle que la distribution de hachage, la sensibilité des clés, les propriétés statistiques de confusion et de diffusion et la résistance aux collisions sont exécutées. Les résultats ont démontré que le hachage proposé est un algorithme efficace, simple et rapide par rapport à certains algorithmes de hachage récents basés sur des cartes chaotiques.

Las funciones hash se consideran el núcleo de la criptografía, que es la técnica básica utilizada para la seguridad de los datos. Las funciones hash criptográficas también se pueden utilizar para lograr la integridad de datos grandes, como los datos almacenados en un disco duro y un conjunto de datos financieros. Por lo tanto, en la era de los grandes datos y el aumento de la capacidad de los datos en las aplicaciones, los esquemas hash rápidos con operaciones paralelas son extremadamente deseables, lo que aumenta efectivamente la velocidad de cálculo. Las funciones de comportamiento aleatorio, como los mapas caóticos, se utilizan en las funciones hash para generar el resumen del mensaje de longitud fija a partir del mensaje original. Este documento propone un algoritmo hash paralelo basado en múltiples funciones caóticas al mezclar el mapa logístico, el mapa de carpa y la función seno. En el esquema propuesto se cambia la estructura de la celosía de acoplamiento y se utiliza la celosía de diamante como nueva estructura. Este algoritmo es flexible para generar un valor de hash de 128, 256 o más. Se ejecutan los análisis de simulación, como la distribución de hash, la sensibilidad clave, las propiedades estadísticas de confusión y difusión y la resistencia a las colisiones. Los resultados demostraron que el hash propuesto es un algoritmo eficiente, simple y rápido en comparación con algunos algoritmos hash recientes basados en mapas caóticos.

Hash functions are considered as the core of cryptography, which are the basic technique used for data security. Cryptographic hash functions also can be used to achieve the integrity of large data such as the data stored in a hard disk and set of financial data. So, in the era of large data and increasing capacity of data in applications, fast hash schemes with parallel operations are extremely desirable which effectively increases the computational speed. Functions of random behavior like chaotic maps are used in hash functions to generate the fixed length message digest from the original message. This paper proposes a parallel hash algorithm based on multiple chaotic functions by mixing logistic map, tent map, and sine function. In the proposed scheme the structure of coupling lattice is changed and using diamond lattice as new structure. This algorithm is flexible to generate 128, 256 or longer hash value. The simulation analysis such as hash distribution, key sensitivity, confusion and diffusion statistical properties, and collision resistance are executed. The results demonstrated that the proposed hash is an efficient, simple and fast algorithm comparing with some recent hash algorithms based on chaotic maps.

تعتبر وظائف التجزئة جوهر التشفير، وهي التقنية الأساسية المستخدمة لأمن البيانات. يمكن أيضًا استخدام دوال تجزئة التشفير لتحقيق سلامة البيانات الكبيرة مثل البيانات المخزنة في قرص صلب ومجموعة من البيانات المالية. لذلك، في عصر البيانات الكبيرة وزيادة سعة البيانات في التطبيقات، تكون مخططات التجزئة السريعة ذات العمليات المتوازية مرغوبة للغاية مما يزيد بشكل فعال من السرعة الحسابية. تُستخدم وظائف السلوك العشوائي مثل الخرائط الفوضوية في دوال التجزئة لإنشاء ملخص الرسالة ذات الطول الثابت من الرسالة الأصلية. تقترح هذه الورقة خوارزمية تجزئة متوازية تعتمد على وظائف فوضوية متعددة عن طريق خلط الخريطة اللوجستية وخريطة الخيمة ووظيفة الجيب. في المخطط المقترح، يتم تغيير هيكل اقتران الشبكة واستخدام الشبكة الماسية كهيكل جديد. هذه الخوارزمية مرنة لإنشاء قيمة تجزئة 128 أو 256 أو أطول. يتم تنفيذ تحليل المحاكاة مثل توزيع التجزئة، والحساسية الرئيسية، والارتباك، والخواص الإحصائية للانتشار، ومقاومة التصادم. أظهرت النتائج أن التجزئة المقترحة هي خوارزمية فعالة وبسيطة وسريعة مقارنة ببعض خوارزميات التجزئة الحديثة القائمة على الخرائط الفوضوية.

Keywords

Parallel computing, Chaotic Maps, Hash tree, security, tent map, Rolling hash, Cryptanalysis of Block Ciphers and Hash Functions, Theoretical computer science, Double hashing, Artificial Intelligence, Computer security, Hashing, multiple chaotic function, Hash Functions, cryptography, Chaos-based Image Encryption Techniques, Text Compression and Indexing Algorithms, Hash chain, SHA-2, Collision resistance, Computer science, TK1-9971, Algorithm, Cryptographic hash function, Computer Science, Physical Sciences, Hash function, Cryptography, Electrical engineering. Electronics. Nuclear engineering, Computer Vision and Pattern Recognition, SWIFFT

  • BIP!
    Impact byBIP!
    selected citations
    These citations are derived from selected sources.
    This is an alternative to the "Influence" indicator, which also reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically).
    12
    popularity
    This indicator reflects the "current" impact/attention (the "hype") of an article in the research community at large, based on the underlying citation network.
    Top 10%
    influence
    This indicator reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically).
    Average
    impulse
    This indicator reflects the initial momentum of an article directly after its publication, based on the underlying citation network.
    Top 10%
Powered by OpenAIRE graph
Found an issue? Give us feedback
selected citations
These citations are derived from selected sources.
This is an alternative to the "Influence" indicator, which also reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically).
BIP!Citations provided by BIP!
popularity
This indicator reflects the "current" impact/attention (the "hype") of an article in the research community at large, based on the underlying citation network.
BIP!Popularity provided by BIP!
influence
This indicator reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically).
BIP!Influence provided by BIP!
impulse
This indicator reflects the initial momentum of an article directly after its publication, based on the underlying citation network.
BIP!Impulse provided by BIP!
12
Top 10%
Average
Top 10%
gold