Resumen

En este documento se propone un nuevo esquema de ocultamiento de datos reversible (RDH) basado en Multiplexación por División de Código (CDM) y algoritmos de aprendizaje automático para imágenes médicas. La imagen médica original se convierte primero al dominio de frecuencia con el algoritmo de transformada wavelet entero a entero (IWT), y luego los datos secretos se incrustan de manera robusta en las subbandas de frecuencia media de la imagen médica con CDM y algoritmos de aprendizaje automático. De acuerdo con la ortogonalidad de las diferentes secuencias de propagación empleadas en el algoritmo CDM, los datos secretos se incrustan repetidamente, la mayoría de los elementos de las secuencias de propagación se cancelan mutuamente, y el método propuesto logra una alta capacidad de incrustación de datos con una baja distorsión de la imagen. Simultáneamente, los datos secretos a incrustar están representados por diferentes secuencias de propagación, y solo el receptor que posee las mismas secuencias de propagación que

• Materias:Cifrados de bloques Seguridad cibernética Malware Ocultación de datos Cifrado homomórfico
• Subjects:Block ciphers Cyber security Malware Data hiding Homomorphic encryption
• Palabras claves:Propuesta; Ocultación reversible de datos; Esquema RDH; Multiplexación por división de código; Algoritmos de aprendizaje automático; Imagen médica
• Keywords:Proposed; Reversible data hiding; RDH scheme; Code Division Multiplexing; Machine learning algorithms; Medical image