QMedShield：一种基于量子混沌的医学图像加密方案用于云端安全存储

在数字技术时代，医学图像在医疗行业中发挥着关键作用，帮助外科医生作出精确决策并缩短诊断时间。然而，将大量此类图像存储在第三方云服务中会引发隐私和安全问题。已有许多经典安全机制用于保护这些图像。尽管如此，量子计算的出现导致基于量子的加密模型用于医疗保健领域。因此，本文引入一种新颖的量子混沌基于加密方案用于医学图像。该模型包括位平面置换、量子 logistic 图、扩散相中的量子操作和混合混沌图、DNA 编码以及混合混沌图在混淆相中的计算，将原始医学图像转换为密文医学图像。该方案使用多种统计测度进行评估，并针对三个不同的医学数据集进行differential攻击验证。因此，所引入的加密模型已证明抗攻击且优于其他现有图像加密方案，确保了在云端环境中医学图像的安全存储。