پروپوزال توسعه یک روش نوین برای پنهان‌سازی اطلاعات در تصاویر پزشکی با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری عمیق و تکنیک‌های رمزنگاری

توسعه یک روش نوین برای پنهان‌سازی اطلاعات در تصاویر پزشکی با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری عمیق و تکنیک‌های رمزنگاری

این پروپوزال به بررسی و توسعه یک روش نوین برای پنهان‌سازی اطلاعات در تصاویر پزشکی می‌پردازد که با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری عمیق و تکنیک‌های رمزنگاری، قادر است اطلاعات حساس را به طور ایمن در تصاویر مخفی کند. این روش می‌تواند به حفظ حریم خصوصی بیماران و جلوگیری از دسترسی غیرمجاز به اطلاعات پزشکی کمک کند.

اهداف

تحلیل نیازهای امنیتی: شناسایی چالش‌ها و نیازهای موجود در پنهان‌سازی اطلاعات در تصاویر پزشکی و تأثیر آن بر حفاظت از داده‌ها.
طراحی الگوریتم یادگیری عمیق: توسعه یک مدل که با استفاده از شبکه‌های عصبی عمیق، قابلیت شناسایی و پنهان‌سازی اطلاعات را در تصاویر پزشکی داشته باشد.
استفاده از تکنیک‌های رمزنگاری: پیاده‌سازی تکنیک‌های رمزنگاری برای افزایش امنیت داده‌های پنهان شده و جلوگیری از دسترسی غیرمجاز.
ارزیابی عملکرد روش: بررسی و ارزیابی دقت و کارایی روش طراحی شده در مقایسه با دیگر روش‌های موجود و تحلیل تأثیر آن بر کیفیت تصویر نهایی.

توضیحات تکمیلی

در این پروپوزال، به چالش‌ها و نیازهای خاص در زمینه پنهان‌سازی اطلاعات پرداخته خواهد شد. همچنین، روش‌های مختلف جمع‌آوری داده‌ها، پیش‌پردازش آنها و تکنیک‌های یادگیری عمیق مانند CNN (شبکه عصبی کانولوشن) بررسی می‌شوند. این تحقیق می‌تواند به متخصصان حوزه پزشکی و فناوری اطلاعات کمک کند تا با پیاده‌سازی یک سیستم هوشمند، امنیت اطلاعات پزشکی را افزایش دهند.
با توجه به اهمیت روزافزون حفاظت از داده‌های پزشکی و نیاز به مدیریت مؤثر اطلاعات حساس، این تحقیق می‌تواند به عنوان یک مرجع علمی برای محققان و متخصصان حوزه امنیت سایبری و پردازش تصویر مورد استفاده قرار گیرد.