KREA v2, аз сохтори SPECK-64/128 гирифта шуда, блоки 64-битӣ ва калиди 128-битиро истифода мебарад ва сохтори рамзгузории блокии 27-давраи Add-Rotate-XOR (ARX) мебошад;Modified Least Significant Bit (MLSB) бошад усули ҷойгиркунии стеганографист, ки додаҳои рамзшударо дар се бити камаҳамияттарини ҳар канали рангии тасвири RGB ҷой медиҳад. Таҳқиқот ин ду механизмро бо системаи нигаҳдории объектии абри хусусӣ бар пояи MinIO дар як меъмории ягонаи нӯг-ба-нӯг муттаҳид мекунад; хусусиятҳои оморӣ/дифференсиалии KREA v2, сифату ғунҷоиши тасвири MLSB, ошкоршавандагии онро дар муқобили стегоанализи классикӣ ва бар пояи CNN ва таъхирро дар ҷараёни воқеии додаҳои MinIO ба таври таҷрибавӣ арзёбӣ менамояд.

KREA v2 ҳангоми нигоҳ доштани сохтори асосии ARX-и SPECK-64/128 се тағйироти ба татбиқ нигаронидашударо истифода мебарад: context whitening бар пояи CRC32, ки аз контексти тасвир гирифта мешавад, ба ҷойи \(\alpha=8,\beta=3\) дар SPECK, константаҳои rotation-и \(\alpha=7,\beta=2\) ва ҳосилкунии детерминистии CTR nonce бар пояи SHA-256. Муаллифон даъво намекунанд, ки ин тағйирот KREA v2-ро аз SPECK ё AES бехатартар мекунанд. Таҳлили дифференсиалии MILP танҳо дар фосилаи қобили санҷиш рафтори монандро нишон медиҳад; таҳлилҳои linear, related-key, integral, algebraic, side-channel ва fault attack ба анҷом нарасидаанд.

Қимати ченшудаи mean avalanche effect-и KREA v2 дар 320.000 озмоиш %49,9825 мебошад. Баромади рамзшуда дар чор синфи воқеии payload-и татбиқӣ 7,9992–7,9998 bit/byte Shannon entropy ҳосил кардааст. Дар бастаи NIST SP 800-22, 15 санҷиш дар протоколи санҷишии истифодашудаи таҳқиқот гузаштаанд. Бо вуҷуди ин, ин санҷишҳо далели амният барои adversarial cryptanalysis нестанд; манбаъ низ онҳоро танҳо ҳамчун пешшартҳои омории зарурӣ барои рафтори хуби keystream шарҳ медиҳад.

Азбаски MLSB дар ҳар канали RGB се бит истифода мебарад, нисбат ба LSB-и стандартии як-битӣ ба таври детерминистӣ 3 маротиба ғунҷоиш медиҳад. Дар тасвири 512×512 RGB ғунҷоиши пурра 294.912 byte аст. Дар санҷишҳо MLSB + XOR watermark вобаста ба тасвир тақрибан 37–38 dB PSNR ва SSIM дар сатҳи 0,9986–0,9991 ҳосил кардааст; дар ҳамаи омезишҳои санҷидашудаи тасвир/зичӣ BER 0,000000 чен шудааст. Аммо ғунҷоиши баландтар хароҷоти бештари ошкоршавандагиро ба вуҷуд меорад.

Муҳимтарин натиҷаи стегоанализ он аст, ки fixed-key XOR watermark дар муқобили детектори муосир ҳадафи тарҳии худро иҷро карда натавонист. Yedroudj-Net CNN варианти watermarked MLSB-ро дар ҳамаи нисбатҳои embedding-и %25, %50, %75 ва %100 бо AUC ≥ 0,999 фарқ кардааст. Манбаъ ниқоби даврии watermark-ро ҳамчун артефакти асосии ошкоршаванда тавсиф мекунад. Пилоти 200-тасвирии Appendix A нишон додааст, ки ниқоби aperiodic ва sparse keystream метавонад RS detectability-ро кам кунад; аммо ин натиҷа танҳо дар як нисбат ва як синфи детектор дар сатҳи пилотӣ аст.

Барои паёми 4 KB занҷири нӯг-ба-нӯги KREA → MLSB → MinIO upload → download → extraction → decryption 355,1 ms тӯл кашидааст. Аз ин 243,7 ms, яъне %68,6, network I/O мебошад. Андозаи паёмҳо дар ҳамаи конфигуратсияҳои санҷидашуда байни 128 B–8 KB аз 700 ms кам мондааст ва byte-exact message fidelity %100 будааст. Ин қимати fidelity маънои cryptographic integrity-ро надорад; азбаски дар ҷараёни KREA v2 CTR MAC ё AEAD authentication tag вуҷуд надорад, ciphertext-и тағйирдодашуда метавонад ба plaintext-и вайрон табдил ёбад ва тағйирот худкор ошкор нашавад.

Масъалаи таҳқиқот ва холигии адабиёт

Абри хусусӣ метавонад бо ҷудо кардани инфрасохтори физикӣ ва шабакавӣ ба як ташкилот хавфҳои public-cloud multi-tenant-ро кам кунад; аммо ин маънои онро надорад, ки додаҳои application-layer дар object storage ба таври худкор рамзшуда мемонанд. Дар таърифи масъалаи манбаъ, агар storage credential ба даст ояд ё аз ҳисоби cloud administrator сӯиистифода шавад, объекте, ки тавассути TLS интиқол ёфтааст, дар қабати нигаҳдории объектӣ метавонад ҳамчун plaintext дида шавад.

Таҳқиқот ҳамчун холигии адабиёт он ҳолатро муайян мекунад, ки се ҷузъ дар як система якҷоя арзёбӣ нашудаанд: ARX cipher-и ба контексти татбиқ мутобиқшуда, multi-bit steganography, ки нисбат ба LSB-и стандартии 1-bit ғунҷоиши бештар медиҳад ва latency/fidelity-и нӯг-ба-нӯг, ки дар self-hosted private cloud-и воқеӣ чен шудааст.

Аз ин рӯ, таҳқиқот ду ҳадафи гуногуни амниятиро рӯи ҳам мегузорад. Рамзгузорӣ ҳадаф дорад муҳтавои паёмро пинҳон кунад; стеганография бошад то ҳадди имкон мавҷудияти паёмро пинҳон мекунад. Агар ҳамлагар stego image-ро ба даст орад, аввал бояд мавҷудияти додаҳои пинҳониро ошкор кунад, сипас ciphertext-и ҷудошударо рамзкушоӣ намояд. Аммо ҳар яке аз ин ду қабат маҳдудиятҳои худро дорад ва яке заъфи дигареро худкор аз байн намебарад.

Модели таҳдид

Манбаъ ду синфи асосии ҳамлагарро муайян мекунад.

• Ҳамлагари пассивии шабака/нигаҳдорӣ: Метавонад трафики байни фиристанда, MinIO ва қабулкунандаро мушоҳида кунад; дар ҳолати ба даст омадани object-storage credential ё ҳисоби администратор ба bytes-и объекти пас аз TLS нигоҳдошташуда дастрасӣ пайдо кунад; дар stego image таҳлили offline анҷом диҳад; аммо додаҳоро тағйир намедиҳад.
• Ҳамлагари фаъоли стегоанализ: Бо татбиқи детекторҳои автоматӣ ба монанди chi-square ва RS ба тасвирҳои гирифташуда кӯшиш мекунад мавҷудияти муҳтавои пинҳониро муайян кунад.

Манбаъ physical endpoint compromise, side-channel attack-ҳо ба монанди timing/cache ва adversary-ҳои сатҳи сахтафзорро берун аз модели асосии таҳдид мегузорад. Азбаски фарз мешавад TLS 1.3 transport integrity-ро таъмин мекунад, ҳамлаи write-capable man-in-the-middle ҳангоми интиқол низ ҳадафи асосии модел нест.

Се хусусияти ҳадафии амният

Махфият: Ҳадаф ин аст, ки ҳатто агар stego image ва ciphertext-и дохили он ба даст оянд, plaintext бе калиди умумии 128-bit \(K\) барқарор карда нашавад. Манбаъ ҳадафи IND-CPA-ро дар истифодаи KREA v2 CTR ба далели стандартии амнияти CTR мепайвандад; шарти муҳим он аст, ки зери як калид nonce такрор нашавад.

Ошкорнашавандагӣ: Дар ҳолати идеалӣ stego image набояд аз акси табиии тағйирнаёфта тавассути стегоанализи автоматӣ фарқ карда шавад. Аммо таҳқиқот бо натиҷаҳои худ нишон медиҳад, ки ин ҳадаф барои fixed-key XOR watermark-и мавҷуда таъмин нашудааст.

Барқарорсозии дақиқ: Қабулкунанда бояд bytes-и паёми аслиро бе хато барқарор кунад. Дар ҳамаи конфигуратсияҳои санҷидашуда BER 0,000000 гузориш шудааст.

Оё %100 Барқарорсозии Дақиқи Паём Маънои Якпорчагии Криптографиро Дорад?

Не. %100 fidelity дар таҳқиқот танҳо нишон медиҳад, ки plaintext-и дар ҷараёни санҷишии вайроннашуда фиристодашуда дар қабулкунанда byte-exact барқарор шудааст; азбаски дар ҷараёни KREA v2 CTR MAC ё AEAD authentication tag вуҷуд надорад, тағйири бадқасдонаи ciphertext худкор тасдиқ намешавад ва натиҷаи fidelity далели cryptographic integrity ё authenticity нест.

Меъмории сеқабатаи система

Чаро KREA v2 ARX номида мешавад?

ARX, Add-Rotate-XOR ихтисораи ин калимаҳост. Функсияи round-и KREA v2 ба ҷойи substitution box ба modular addition, bit rotation ва XOR такя мекунад. Варианти асосӣ KREA-64/128 аст: 64-bit block ҳамчун ду 32-bit word \((x,y)\) коркард мешавад, master key 128 bit буда, ҷамъ 27 round истифода мешавад.

Encryption round-и KREA v2

Дар алгоритми манбаъ барои ҳар round word-и аввал аз табдили зерин мегузарад:

Дар ин ҷо \(x\) ва \(y\) state word-ҳои 32-bit мебошанд; \(\operatorname{ROR}(x,7)\) гардиши битҳои \(x\)-ро ҳафт мавқеъ ба рост; \(+\bmod2^{32}\) 32-bit modular addition-ро; \(k_i\) round key-и \(i\)-умро; ва \(\oplus\) bitwise XOR-ро ифода мекунад.

Сипас word-и дуюм нав карда мешавад:

Дар ин ду муодила addition, rotation ва XOR якҷоя паҳншавии таъсири битро ба мавқеъҳои гуногуни word ва byte таъмин мекунанд. Манбаъ константаҳои rotation-и \(\alpha=7\) ва \(\beta=2\)-ро бо ҷойгиркунии стеганографии byte-major мепайвандад; аммо даъво намекунад, ки онҳо аз константаҳои \((8,3)\)-и SPECK аз ҷиҳати криптографӣ қавитаранд.

Whitening-и вобаста ба контекст

Пеш ва пас аз round-ҳо state бо қимати 32-bit \(C_{\mathrm{ctx}}\), ки аз контексти тасвир гирифта шудааст, XOR карда мешавад:

\(\parallel\) маънои byte concatenation-ро дорад. CRC32 дар ин ҷо secret нест ва манбаъ низ онро ҳамчун механизми cryptographic secrecy пешниҳод намекунад. Ҳадаф ин аст, ки ҳангоми истифодаи як калид/plaintext дар cover context-и гуногун, контексти тасвир ба state ворид карда шавад.

Pre-whitening:

Post-whitening:

Агар \(C_{\mathrm{ctx}}=0\) бошад, ин XOR-ҳо ба identity operation табдил меёбанд ва таъсири иловагии context whitening аз байн меравад.

Ҷадвали калиди KREA

Master key-и 128-bit ба чор 32-bit word ҷудо мешавад. Key schedule дар манбаъ сохтори SPECK key schedule-ро нигоҳ медорад:

XOR кардани round counter \(i\) дар дохили key update ҳадаф дорад, ки пайдарпаии round key ба сохтори такрорӣ наафтад. Дар маҷмӯъ \(k_0,\ldots,k_{26}\), яъне 27 round key ҳосил мешавад.

Оё KREA v2 аз SPECK-64/128 ё AES-128 Бехатартар Аст?

Не; манбаъ чунин даъво намекунад. KREA v2 ҳамчун сохтори ARX-и ба татбиқ нигаронидашуда ва аз SPECK-64/128 гирифташуда пешниҳод мешавад; натиҷаи MILP танҳо дар фосилаи дифференсиалии қобили санҷиш рафтори монанд ба SPECK-ро дастгирӣ мекунад ва таҳқиқот пеш аз анҷоми linear, related-key, integral, algebraic, side-channel ё cryptanalysis-и мустақили тарафи сеюм даъвои бартарӣ ё баробарии сатҳи истеҳсолиро намекунад.

Режими CTR

Режими CTR block cipher-ро ҳамчун keystream generator истифода мебарад. Муносибате, ки манбаъ барои ҳар блоки \(j\) медиҳад:

64-bit KREA input дар ин ҷо аз пайвасти 32-bit nonce ва 32-bit counter иборат аст. Дар CTR такроран истифода нашудани як key + як nonce/counter keystream дар plaintext-ҳои гуногун шарти муҳим мебошад.

Nonce-и детерминистӣ

Мувофиқи манбаъ \(K\) secret key-и муштарак аст; `hash(cover_image)` bytes-и тасвирро ба контекст дохил мекунад; timestamp вақти паёмро ҷудо мекунад; баромади SHA-256 то 32 bit truncate мешавад. Ҳадафи муаллифон ин аст, ки sender ва receiver бе интиқоли ҷудогонаи nonce як қиматро ба таври детерминистӣ ҳосил кунанд.

Ёддошти бозтавлидпазирӣ: Манбаъ мегӯяд, ки sender дар формула `cover_image` hash-ро истифода мебарад, дар ҳоле ки receiver nonce-ро бо “downloaded cover image hash” аз нав ҳисоб мекунад. Аммо объекти аз MinIO зеркашишуда дар меъморӣ stego image мебошад. Дар матн алоҳида шарҳ дода нашудааст, ки pre-embedding cover hash дар тарафи қабулкунанда чӣ гуна нигоҳ дошта ва дубора таъмин мешавад. Verianla ин холигиро бо ихтирои protocol step-и нав пур намекунад.

Message-length prefix ба ҷойи padding

Азбаски режими CTR метавонад arbitrary byte length-ро коркард кунад, padding-и навъи PKCS#7 истифода намешавад. Манбаъ паёмро ба шакли зерин бастабандӣ мекунад:

Чор byte-и аввал дарозии plaintext-ро нишон медиҳад. Receiver аввал ин майдонро рамзкушоӣ карда, дарозии воқеии паёмро муайян мекунад ва танҳо bytes-и заруриро барқарор менамояд.

MLSB чӣ гуна кор мекунад?

LSB-и стандартӣ дар ҳар RGB channel танҳо дар мавқеи bit 0 як бити паёмро ҷой медиҳад. MLSB бошад bit 2, bit 1 ва bit 0, яъне се бит барои ҳар каналро истифода мебарад.

Барои тасвири \(M\times N\) RGB манбаъ ғунҷоишро:

ҳисоб мекунад. \(3\)-и аввал каналҳои R/G/B-ро ва \(3\)-и дуюм се payload bit-и дар ҳар канал ҷойгиршударо ифода мекунад.

Барои тасвири 512×512 RGB:

Азбаски LSB-и стандартӣ дар ҳамин тасвир 98.304 byte мебарад, ғунҷоиши MLSB дақиқ 3 маротиба аст.

Амали embedding-и MLSB

Дар манбаъ барои channel value \(v\) аввал се бити пасттарин тоза карда мешавад:

Се ciphertext bit-и баъдӣ ҷойгир карда мешаванд:

Се бити пасти watermark byte:

гирифта мешаванд ва дар тарҳи манбаъ channel value:

ба ин шакл навишта мешавад. Азбаски дар як channel се бит тағйир меёбад, тағйири максималии intensity дар миқёси 0–255 метавонад 7 дараҷа бошад.

Калиди watermark

Калиди watermark метавонад мустақилона мубодила шавад ё аз encryption key:

ба ин шакл гирифта шавад. Баромад ҳамчун 256-bit pseudorandom sequence ба таври cyclic истифода мешавад.

Ҷудокунии MLSB

Receiver ҳамон қимати \(W\)-ро истифода бурда, watermark XOR-ро баръакс мекунад:

Сипас се бити паст:

бо он ҷудо карда шуда, ciphertext bitstream аз нав сохта мешавад. Истифодаи watermark key-и нодуруст extracted bitstream-ро вайрон мекунад ва decryption-и муқаррарӣ ноком мешавад.

Оё XOR Watermark Пинҳоншавиро аз Стегоанализ Воқеан Афзоиш Дод?

Танҳо ба таври маҳдуд ва вобаста ба детектор: гарчанде fixed XOR watermark дар баъзе шароити классикии chi-square/RS бо зичии паст/миёна холҳои паст дод, дар ғунҷоиши %75–100 RS detectability-ро зиёд кард ва аз ҷониби Yedroudj-Net CNN дар ҳамаи нисбатҳои embedding-и санҷидашуда бо AUC ≥ 0,999 ба осонӣ фарқ карда шуд; аз ин рӯ манбаъ ба хулоса меояд, ки watermark-и мавҷуда ҳадафи пинҳоншавӣ дар муқобили стегоанализи муосирро иҷро накардааст.

Чаро PNG зарур аст?

Азбаски MLSB тағйири битро дар spatial-domain анҷом медиҳад, қиматҳои pixel бояд дар раванди storage/retrieval бетағйир нигоҳ дошта шаванд. Манбаъ дар MinIO формати PNG lossless-ро истифода мебарад. Lossy re-encoding ба монанди JPEG метавонад битҳои пастро тағйир дода, hidden payload-ро вайрон кунад. Аз ин рӯ усул ба муҳитҳое вобаста аст, ки ташкилот ҳам storage format ва ҳам delivery pipeline-ро назорат мекунад.

Андозаи минималии cover

Мувофиқи манбаъ cover image бояд акси табиии RGB ва ҳадди ақал 256×256 pixel бошад. Ҳисоби 256×256×3 channel×3 bit 589.824 bit, яъне 73.728 byte = 72 KiB ғунҷоиши MLSB медиҳад.

Ҳадди байни фарзияи акси табиӣ ва тасвирҳои таҷрибавӣ

Модели таҳдид хусусиятҳои tonal gradient ва spatial correlation-и аксҳои табииро барои MLSB муҳим меҳисобад ва ошкоро мегӯяд, ки тасвирҳои синтетикӣ метавонанд рафтори дигар дошта бошанд. Бо вуҷуди ин, дар таҷрибаҳои classical-detector/image-quality-и Section 6 се тасвири синтетикии RGB — gradient, checkerboard texture ва mixed-pattern — истифода шудаанд. Аз ин рӯ натиҷаҳои классикии chi-square/RS-и ин бахш тасдиқи фарогири популятсияи аксҳои табиӣ нестанд. Аксҳои табиии BOSSBase танҳо дар CNN experiment ва пилоти Appendix A истифода мешаванд.

Усул ва Натиҷаҳои Таҳқиқот

Муҳити таҷриба

KREA v2 avalanche effect

Avalanche effect чен мекунад, ки ҳангоми тағйири як бит дар plaintext чанд бити ciphertext тағйир меёбад. Ҳадафи идеалӣ тақрибан %50 аст.

• Ҷамъи озмоишҳо: 320.000.
• 64 мавқеи input-bit.
• 1000 озмоиш барои ҳар мавқеи бит.
• 5 random key-и мустақил.
• Mean bit change: %49,9825.
• Инҳирофи стандартӣ: %6,2442.
• Фосилаи озмоиши алоҳида: %23,44–%76,56.

Манбаъ мегӯяд, ки тақсимот бо binomial variation-и интизоршаванда барои баромади 64-bit мувофиқ аст. Дар таҳлили Strict Avalanche Criterion инҳирофи mean-и output-bit flip probability аз 0,5 баробар ба 0,012410 ва инҳирофи максималӣ 0,050000 мебошад.

Ҳассосияти калид

• Дар 1000 озмоиши random single-bit key flip, mean ciphertext bit change: %49,8766.
• Инҳирофи стандартӣ: %6,5730.
• Фосила: %31,25–%68,75.
• Ҳамаи 128 key bit × 100 random plaintext = 12.800 systematic trial.
• Systematic overall mean: %50,0267.
• Minimum per-key-bit mean: %48,5938.
• Maximum per-key-bit mean: %51,3750.

Санҷиши NIST SP 800-22

Таҳқиқот 2.000.000 bit ciphertext ҳосил кардааст. Барои ёздаҳ санҷиш ҷараён ба 200 адад sequence-и 10.000-bit тақсим шудааст; шарти гузариш дар ҳадди ақал %96-и sequence-ҳо ҳамчун \(p>0,01\) татбиқ шудааст. Чор санҷиши дорои талаботи баланди ҳадди ақали додаҳо дар full stream арзёбӣ шудаанд. Тамоми таҷриба зери як random key анҷом дода шудааст; манбаъ санҷиши multi-key-ро ба таҳқиқоти оянда вомегузорад.

Ҳадди тафсир: Гузаштан аз санҷишҳои NIST нишон медиҳад, ки ciphertext дар баъзе санҷишҳои оморӣ random-like аст; ин исбот намекунад, ки cipher ба chosen-attack, related-key, algebraic, linear ё side-channel ҳамлаҳо тобовар аст.

Shannon entropy

Барои як byte-stream ҳадди назариявии entropy 8 bit/byte аст. Манбаъ чор plaintext-и baseline-и 1 MB ва чор payload-и монанд ба татбиқро рамзгузорӣ карда, ciphertext byte entropy-ро чен кардааст.

Манбаъ ин қиматҳоро на ҳамчун ченаки мустақими cryptographic strength, балки ҳамчун пешшарти оморӣ шарҳ медиҳад, ки нишон медиҳад ciphertext пеш аз steganographic embedding нишонаи input format-ро дар сатҳи byte-frequency намебарад.

Таҳлили diffusion

Манбаъ барои “full diffusion” ҳаддеро истифода мебарад, ки аз 64 output bit ба ҳисоби миёна ҳадди ақал 30-то бояд фаъол/тағйирёфта бошад. Шумораи mean active-bit дар даҳ мавқеи гуногуни ибтидоии бит дар round-ҳои аввал 2,6 → 9,4 → 17,2 → 28,3 зиёд шуда, дар round 6 бо 31,3 аз ҳадди манбаъ гузаштааст.

Манбаъ барои SPECK-64/128 дар адабиёт ба 4–5 round diffusion истинод мекунад. Ин муқоиса маънои онро надорад, ки KREA v2 бо 27 round «амн буданаш исбот шудааст»; ин танҳо муқоисаи measured diffusion profile аст.

Input–output correlation

Бо истифода аз 10.000 random plaintext/ciphertext pair, 64×64 = 4096 Pearson correlation coefficient ҳисоб шудааст.

• Максимум \(|r|\): 0,034122.
• Mean \(|r|\): 0,007822.
• Median \(|r|\): 0,006603.
• \(|r|<0,05\) fraction: %100.
• \(|r|<0,10\) fraction: %100.

Манбаъ мегӯяд, ки барои 10.000 намуна ва 4096 pair дар ҳолати null максимуми тақрибан 0,041 интизор меравад. Ин натиҷа набудани робитаи намоёнро дар санҷиши linear correlation дастгирӣ мекунад; синфҳои non-linear ё adversarial attack-ро истисно намекунад.

Таҳлили дифференсиалии trail бо MILP

Барои санҷидани он ки константаҳои rotation-и KREA v2 \((7,2)\) нисбат ба константаҳои SPECK-64/128 \((8,3)\) муқовимати дифференсиалиро вайрон мекунанд ё не, Mixed Integer Linear Programming истифода шудааст. Шартҳои modular-addition differential-и Lipmaa–Moriai ҳамчун binary integer constraint моделсозӣ шудаанд. Solver — COIN-OR CBC 2.10.13 ва timeout барои ҳар round count 600 сония аст.

Пасттар будани minimum trail weight метавонад аз нигоҳи ҳамлаи дифференсиалии single-trail профили заифтарро ифода кунад. Аммо қиматҳои round 5–6-и KREA optimum нестанд; онҳо танҳо ҳудудҳои болоие мебошанд, ки дар solver budget-и 600 сония ёфт шудаанд. Аз ин рӯ муқоисаи 23 ё 138 ҳамчун қимати “амнияти исботшуда”-и беҳтар ё бадтар аз SPECK дуруст нест.

Маҳдудиятҳои cryptanalysis-и KREA v2

• Қиматҳои MILP пас аз round 4 tight optimum нестанд, балки solver-budget upper bound мебошанд.
• Linear cryptanalysis анҷом дода нашудааст.
• Related-key analysis анҷом дода нашудааст.
• Integral/division-property analysis анҷом дода нашудааст.
• Algebraic/Gröbner-basis attack analysis анҷом дода нашудааст.
• Timing, power, electromagnetic ё fault-injection evaluation анҷом дода нашудааст.
• Python reference implementation constant-time нест.
• Independent third-party cryptanalysis вуҷуд надорад.

Муқоисаи encryption throughput

Ин ҷадвал набояд бевосита ҳамчун ҷадвали algorithm-speed superiority тафсир шавад. KREA v2 Python-и холис аст; алгоритмҳои дигар optimized C-extension backend-ро истифода мебаранд.

Муаллифон мегӯянд, ки интизоранд native C/Rust implementation-и KREA фарқро кам кунад; аммо ин таҳқиқот C/Rust KREA implementation-ро чен накардааст. Аз ин рӯ ибораи беҳбудии 50–100× натиҷаи ченшуда нест, балки интизории муаллифон бар пояи typical Python-to-native overhead мебошад.

Сифати тасвири стеганографӣ — gradient_512

Сифати тасвири стеганографӣ — texture_512

Сифати тасвири стеганографӣ — mixed_512

Манбаъ баландтарин PSNR додани StandardLSB-ро дар ҳар нисбат танҳо бо тағйири bit 0 мепайвандад. MLSB + watermark тақрибан 13–24 dB PSNR-и пасттар медиҳад; манбаъ инро бо он вобаста мекунад, ки embedding-и се-битӣ тақрибан 21 маротиба mean-squared error-и бештар ҳосил мекунад. Бо вуҷуди ин, қиматҳои SSIM-и StandardLSB ва MLSB дар ҳамаи санҷишҳо аз 0,998 боло мондаанд.

Ғунҷоиши embedding

Ғунҷоиши MLSB аз image content вобаста нест, зеро барои ҳар channel се бити собит истифода мекунад. Ғунҷоиши PVD бошад аз adjacent pixel difference вобаста аст, бинобар ин дар texture_512 баландтар ва дар gradient_512 пасттар мебошад.

Стегоанализи классикӣ

Дар detection score-ҳои зерин манбаъ қимати баландтарро дар фосилаи 0 то 1 ҳамчун detectability-и баландтар шарҳ медиҳад.

Дар ҷадвали Chi-square ҳар се усул то %75 қимати 0,0000 медиҳанд, дар ҳоле ки дар ғунҷоиши пурра ошкоршавандагӣ меафзояд. Таҳлили RS махсусан барои XOR watermark дар %75 ба 0,3333 ва дар %100 ба 0,6667 боло меравад. Манбаъ инро бо он мепайвандад, ки fixed watermark key дар adjacent pixel group-ҳо periodic correlated flipping pattern ҳосил мекунад.

Histogram detector бошад дар ҳамаи нисбатҳо тақрибан 0,97 ё баландтар хол медиҳад. Аз ин рӯ ибораи умумии “стегоанализи классикӣ MLSB-ро намебинад” аз ҷониби манбаъ дастгирӣ намешавад.

Тарҳи таҷрибавии Yedroudj-Net CNN

Барои санҷиши муосири стегоанализ BOSSBase-1.01 истифода шудааст. Маҷмӯаи додаҳо аз 10.000 акси табиии 512×512 grayscale иборат аст.

• Train/validation/test: 8000 / 1000 / 1000.
• Seed-и детерминистӣ: 42.
• Дар ҳар training iteration барои 8000 cover як on-the-fly stego counterpart сохта мешавад; як epoch 16.000 sample мешавад.
• Нисбатҳои embedding: 0,25; 0,50; 0,75; 1,00.
• Усулҳо: Standard LSB, plain MLSB, MLSB + XOR watermark.
• Training crop: random 256×256 + horizontal/vertical flip.
• Validation/test: center crop, augmentation нест.
• Yedroudj-Net trainable parameter: 699.810.
• High-pass preprocessing filter weights: frozen.
• Optimizer: Adam.
• Learning rate: \(5\times10^{-4}\).
• Weight decay: \(10^{-4}\).
• Batch size: 32.
• Epoch: 30.
• GPU: Google Colab T4.
• Final training accuracy: 0,9078.
• Final validation accuracy: 0,880.
• Peak validation accuracy: 0,891, epoch 12.

Натиҷаҳои стегоанализи CNN

Чаро натиҷаи %25 Standard LSB ва plain MLSB 0,5 аст? Манбаъ ошкоро нишон медиҳад, ки ин нокомии CNN нест. Азбаски embedding аз оғози pixel storage ба таври sequential меравад, нисбати %25 танҳо quarter-и аввали image-ро тағйир медиҳад. Center 256×256 crop-и дар санҷиш истифодашуда берун аз ин минтақаи тағйирёфта мемонад; бинобар ин дар crop stego perturbation нест. Watermark бошад ба ҳамаи pixels паҳн мешавад ва аз ин артефакт таъсир намегирад. Аз ин рӯ chance result-и %25 набояд ҳамчун натиҷаи воқеии “undetectability” тафсир шавад.

Сабаби аслии нокомии XOR watermark

Fixed watermark key дар тӯли channel-major scan ба таври даврӣ такрор мешавад. Агар барои image-и \(H\times W\times3\) key length \(|k|\) бошад, ҳамон three-bit XOR pattern дар image ба шакли tile-ҳои мунтазам дубора татбиқ мешавад. RS detector spatial smoothness-и тақсимоти regular/singular group-ро дар natural image истифода мебарад; watermark-и такрорӣ бошад метавонад дар ин тақсимот артефакти даврӣ ба вуҷуд орад.

Манбаъ аз ин рӯ ду алтернативаро пешниҳод мекунад:

• Aperiodic full-coverage keystream mask: Ба ҷойи key-и собити такроршаванда аз KREA keystream барои ҳар image position mask-и гуногун ҳосил кардан.
• Aperiodic + sparse selection: Keystream mask-ро танҳо ба key-derived pixel subset, масалан тақрибан %50-и он татбиқ кардан.

Appendix A — пилоти watermark бо 200 тасвир

Variant B median-ро сахт кам кардааст, аммо mean-ро нисбат ба baseline беҳтар накардааст; манбаъ инро бо upper-tail-и дароз дар баъзе images шарҳ медиҳад. Variant C ягона варианти пилотӣ аст, ки ҳам median ва ҳам mean-ро кам кардааст.

Ҳадди пилот: танҳо 200 image, танҳо %75 embedding ва танҳо RS detector истифода шудааст. Бе санҷиши CNN ё content-adaptive detector Variant C-ро барои deployment тавсия додан мумкин нест.

Иҷрои нӯг-ба-нӯги MinIO

Upload + download ҷамъ 243,7 ms, яъне %68,6-и latency-и умумӣ мебошад. Encryption + decryption 30,4 ms = %8,6; steganographic embed + extract 81,0 ms = %22,8.

Манбаъ мегӯяд, ки барои паёмҳои аз 128 B то 8 KB дар ҳамаи cover images-и санҷидашуда end-to-end latency аз 700 ms кам мондааст ва message fidelity %100 будааст.

Муаллифон ин сатҳи таъхирро барои configuration propagation, audit-log transmission ё паёмҳои монанди asynchronous inter-service қобили қабул, аммо барои sub-10-ms synchronous path-ҳо ба монанди authentication token validation номуносиб меҳисобанд.

Ҳадди ҳаҷмии block-и 64-bit

Block size-и KREA-64/128 64 bit мебошад. Манбаъ мегӯяд, ки дар истифодаи CTR зери як key пас аз тақрибан \(2^{32}\) block, яъне тақрибан 32 GiB дода, хавфи birthday-bound collision бояд ба назар гирифта шавад. Барои bulk encryption-и ҳаҷми баланд истифодаи 128-bit block cipher ё stream cipher-и мувофиқро зарур медонад.

Натиҷаҳое, ки таҳқиқот дастгирӣ мекунад

• Хусусиятҳои ченшудаи avalanche, key-sensitivity, entropy ва correlation-и KREA v2 дар санҷишҳои баррасишуда бо рафтори random-like cipher-output мувофиқанд.
• 15 санҷиши NIST SP 800-22 дар протоколи таҷрибавии single-key-и истифодашуда гузаштаанд.
• Натиҷаҳои differential trail-и KREA v2 ва SPECK дар се round-и аввал, ки оптималӣ ҳал мешаванд, яксонанд; KREA upper bound-и round 4 бо optimum-и нашршудаи SPECK мувофиқ аст.
• MLSB нисбат ба StandardLSB дақиқ 3× deterministic capacity медиҳад.
• MLSB + watermark дар images-и синтетикии RGB-и санҷидашуда тақрибан 37–38 dB PSNR ва SSIM-и баланд додааст.
• Дар ҳамаи конфигуратсияҳои image-quality BER 0 аст.
• Fixed XOR watermark-и мавҷуда дар нисбатҳои баланд аз ҷониби RS ва дар ҳамаи нисбатҳои санҷидашуда аз ҷониби Yedroudj-Net бо қувваи баланд ошкор мешавад.
• Дар пилоти Appendix A Variant C, RS mean ва median detection нисбат ба baseline кам шудаанд.
• MinIO pipeline барои 4 KB total latency-и 355,1 ms дода, bottleneck network I/O будааст.

Натиҷаҳое, ки таҳқиқот дастгирӣ намекунад

• Исбот нашудааст, ки KREA v2 аз AES-128 ё SPECK-64/128 бехатартар аст.
• KREA v2 production-hardened ё standardized cipher нест.
• Муваффақияти NIST SP 800-22 далели adversarial cryptanalysis resistance нест.
• Linear, related-key, integral ва algebraic attack resistance нишон дода нашудааст.
• Side-channel, timing, power, EM ё fault-injection resistance нишон дода нашудааст.
• %100 fidelity cryptographic integrity ё authenticity-ро таъмин намекунад.
• XOR watermark-и мавҷуда дар муқобили стегоанализи муосири CNN undetectable нест.
• Натиҷаҳои classical-detector-ро ба тамоми популятсияи аксҳои табиӣ умумӣ кардан мумкин нест; маҷмӯаи асосии санҷиши классикӣ аз се RGB image-и синтетикӣ иборат аст.
• Нишон дода нашудааст, ки Appendix A Variant C барои production deployment омода аст.
• Payload recovery дар JPEG ё дигар lossy transform нишон дода нашудааст; манбаъ баръакс мегӯяд, ки spatial MLSB бо lossy re-encoding вайрон мешавад.
• Афзоиши тахминии суръат дар C/Rust implementation-и KREA дар ин таҳқиқот чен нашудааст.

Маҳдудиятҳои усулӣ ва бозтавлидпазирӣ

• KREA v2 аз independent third-party cryptanalysis нагузаштааст.
• Санҷишҳои NIST randomness зери як key анҷом дода шудаанд.
• MILP solver далели optimum-ро танҳо дар се round-и аввал таъмин кардааст; ҳудудҳои пас аз round 4 аз solver budget вобастаанд.
• Linear cryptanalysis анҷом дода нашудааст.
• Reference implementation constant-time нест.
• Арзёбии асосии стегоанализи классикӣ танҳо ба се image-и синтетикӣ асос ёфтааст.
• Санҷиши BOSSBase CNN grayscale dataset-ро истифода мебарад; system description-и асосии MLSB бо интиқолдиҳандаи се-channel-и RGB муайян шудааст.
• Ғайр аз Yedroudj-Net, SRNet, ZhuNet, detector-ҳои бар transformer асосёфта ё S-UNIWARD-class content-adaptive санҷида нашудаанд.
• Дар формулаи nonce равшан нест, ки pre-embedding cover hash-и sender ва downloaded image hash-и receiver чӣ гуна аз як дода бозтавлид мешаванд.
• Lossy image pipeline санҷида нашудааст ва усул ба муҳити lossless PNG/TIFF вобаста аст.
• Authenticated encryption татбиқ нашудааст.
• 64-bit block size ҳаҷми баланди додаҳоро зери single-key маҳдуд мекунад.

Таҳқиқоти оянда

Манбаъ се самти асосии идомаро нишон медиҳад: ба ҷойи fixed periodic watermark санҷидани keystream-derived adaptive watermark-и Appendix A дар BOSSBase-и васеъ ва бо detector-ҳои қавитар; linear/related-key cryptanalysis барои KREA v2 ва side-channel evaluation бо constant-time C/Rust implementation; ҳамгироии MAC/AEAD integrity ва JPEG-resistant frequency-domain steganography.

Ёддошт оид ба Манбаъ ва Усул

Унвони аслӣ: Hybrid Architecture for Protected Data Communication Inside the Private Cloud

Муаллифон: Biswaranjan Senapati; Lalit Narayan Mishra; Awad Bin Naeem; Amit J. Rangari.

Тартиби муаллифон: Biswaranjan Senapati муаллифи якум, Lalit Narayan Mishra дуюм, Awad Bin Naeem сеюм ва Amit J. Rangari чорум мебошад.

Муаллифи масъул: Biswaranjan Senapati; bsenapati@ualr.edu.

Муассиса 1: Department of Computer Science, University of Arkansas at Little Rock (UALR), Little Rock, Arkansas, USA.

Муассиса 2: Lowe’s Companies Inc., Mooresville, North Carolina, USA.

Муассиса 3: Department of Biomedical and Neuromotor Sciences, University of Bologna, Bologna, Italy.

Муассиса 4: JPMorgan Chase, Atlanta, Georgia, USA.

Саҳми баробар: Дар манбаъ аломат/изҳороти муаллифии муштараки якум ё саҳми баробар вуҷуд надорад.

Маҷалла: Cryptography.

Ношир: MDPI.

Ҷилд / шумора / мақола: 10(3), Article 36.

Шумораи саҳифаҳо: 41.

DOI: 10.3390/cryptography10030036.

Ирсол: 15 апрели 2026.

Бознигарӣ: 25 майи 2026.

Қабул: 30 майи 2026.

Нашр: 2 июни 2026.

Муҳаррири академӣ: Jim Plusquellic.

Навъи манбаъ: Мақолаи таҳқиқотии тақризшуда; таҳқиқоти муҳандисӣ, ки custom ARX cipher adaptation, multi-bit spatial steganography, steganalysis ва benchmark-и deployment-и воқеии абри хусусии MinIO-ро муттаҳид мекунад.

Тақриз: Cryptography дар маводи расмии MDPI ҳамчун маҷаллаи тақризшаванда бо single-blind/single-anonymized peer-review тавсиф мешавад.

Ҳолати preprint: Файли коркардшуда дар Verianla Version of Record-и нашршуда аст; дар ин раванд preprint-и ҷудогона асос гирифта нашудааст.

Иҷозатнома: Creative Commons Attribution (CC BY).

Пайванди расмии DOI: https://doi.org/10.3390/cryptography10030036

Калидвожаҳо: ARX block cipher; steganography; private cloud security; modified LSB; steganalysis resistance; MinIO object storage; hybrid cryptography-steganography.

Ҷузъҳои асосии система: KREA v2; MLSB; XOR watermark; MinIO; TLS 1.3; Yedroudj-Net.

Параметрҳои KREA v2: 64-bit block, 128-bit key, ду 32-bit word, 27 round, \(\alpha=7\), \(\beta=2\).

Параметри MLSB: 3 LSB барои ҳар RGB channel; ғунҷоиши умумии 9 bit/pixel.

Қабати абр: S3-compatible MinIO private object storage; HTTPS/TLS 1.3; lossless PNG storage.

Санҷишҳои амният: Avalanche, Strict Avalanche Criterion, key sensitivity, NIST SP 800-22, Shannon entropy, diffusion, correlation ва MILP differential trail analysis.

Стегоанализ: Chi-square, RS, histogram analysis ва Yedroudj-Net CNN.

Маҷмӯаи додаҳои CNN: BOSSBase-1.01, 10.000 акси табиии 512×512 grayscale; 8000/1000/1000 train/validation/test.

Сахтафзори омӯзиши CNN: Google Colab T4 GPU.

Маҷмӯаи санҷиши classical image-quality: Се cover-и синтетикии 512×512 RGB, ки барномавӣ сохта шудаанд: gradient_512, texture_512, mixed_512.

Натиҷаи асосии нӯг-ба-нӯг: Барои паёми 4 KB total latency 355,1 ms; %68,6 network I/O; дар ҳамаи конфигуратсияҳои pipeline-и санҷидашуда BER 0.

Маблағгузорӣ: Манбаъ мегӯяд, ки маблағгузории беруна гирифта нашудааст.

Кумитаи ахлоқ: Institutional Review Board Statement: Not applicable.

Розигии огоҳона: Informed Consent Statement: Not applicable.

Дастрасии додаҳо: BOSSBase-1.01 publicly available аст. Тасвирҳои санҷиши Classical-detector ба таври синтетикӣ сохта шудаанд. KREA v2 reference implementation, MILP differential search scripts ва steganography framework аз corresponding author бо дархости асоснок дастрас мешаванд.

Бархӯрди манфиатҳо: Lalit Narayan Mishra ҳангоми таҳқиқот корманди Lowe’s Companies Inc. мебошад; Amit J. Rangari корманди JPMorgan Chase мебошад. Манбаъ изҳор мекунад, ки дигар муаллифон бархӯрди эҳтимолии манфиатҳо аз commercial/financial relationship надоранд.

Саҳми муаллифон: Conceptualization: Biswaranjan Senapati ва Lalit Narayan Mishra; methodology: Biswaranjan Senapati; software: Biswaranjan Senapati, Awad Bin Naeem, Amit J. Rangari; validation: Biswaranjan Senapati, Lalit Narayan Mishra, Amit J. Rangari; formal analysis: Biswaranjan Senapati ва Lalit Narayan Mishra; investigation: Biswaranjan Senapati; original draft: Biswaranjan Senapati; review/editing: Lalit Narayan Mishra ва Awad Bin Naeem.

Таниши муҳими усулӣ дар дохили манбаъ: Section 3 фарзияи акси табиии RGB-ро мегузорад, аммо benchmark-и классикии steganography дар се RGB image-и синтетикӣ анҷом шудааст. Манбаъ баъдан доираи натиҷаҳои classical-detector-ро ба ҳамин тасвирҳои синтетикӣ маҳдуд мекунад ва танҳо арзёбии CNN-ро ба BOSSBase-1.01 васеъ менамояд.

Номуайянии гузориши nonce: Формулаи nonce аз `hash(cover_image)` истифода мебарад ва гуфта мешавад receiver nonce-ро бо downloaded image hash аз нав ҳисоб мекунад; аммо дар манбаъ шарҳ дода нашудааст, ки pre-embedding cover hash дар ҷараёни stego-only download чӣ гуна ба ҳамон шакл ба даст меояд.

Ҳадди асосии амният: KREA v2 аз independent third-party cryptanalysis нагузаштааст; муваффақиятҳои statistical randomness cryptographic proof нестанд; linear/related-key/integral/algebraic/side-channel/fault analysis нопурраанд; authenticated encryption вуҷуд надорад.

Ҳадди стеганография: Fixed-key XOR watermark аз ҷониби стегоанализи муосири CNN бо қувваи баланд ошкор мешавад; spatial MLSB ба lossy image re-encoding тобовар нест.

Ҳадди иҷро: Азбаски KREA speed benchmark Python implementation-и холисро бо optimized C-extension cipher-ҳо муқоиса мекунад, набояд бевосита ҳамчун algorithmic throughput ranking тафсир шавад.

Ҳадди умумии тафсир: Таҳқиқот private-cloud engineering integration-и ҳуҷҷатшуда ва ченшударо пешниҳод мекунад; production-hardened cipher, undetectability-и умумӣ дар муқобили стегоанализи муосир ё cryptographic security proof-и анҷомёфтаро пешниҳод намекунад.