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[🧬] Sphinx is image encryption software with DNA coding, spatial chaos and a unique key. It converts the RGB components into DNA matrices, combines them with XOR, scrambles them with a random sequence and decrypts them to recover the image.

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koobzaar/Sphinx

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Size Limit logo by Anton Lovchikov

Sphinx é uma demonstração de como usar mapas caóticos e DNA para encriptar arquivos de imagem. O projeto usa uma combinação do mapa logístico, um gerador de números aleatórios quânticos e o mapa de Lorenz para gerar uma chave segura e aleatória, que é então codificada em uma sequência de nucleotídeos que representa DNA. A chave é usada para encriptar uma imagem usando uma operação XOR. O projeto pode ter várias aplicações potenciais, como criptografia de dados, esteganografia ou biologia computacional. O projeto também ilustra a conexão entre a matemática, a física e a biologia, e como elas podem ser usadas para criar sistemas complexos e criativos.

[INFO] O atractor que está disponível à direita deste readme foi criado utilizando as coordenadas x, y e z geradas para encriptar a imagem 1477351899v6iQb.jpg. Esse atractor é ÚNICO para essa imagem.

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Algumas características de sistemas dinâmicos caóticos, principalmente o Atractor de Lorenz, são:

  • Mapas caóticos para gerar números aleatórios que são difíceis de prever ou reproduzir: os mapas caóticos são funções matemáticas que produzem resultados imprevisíveis e sensíveis às condições iniciais. Um exemplo de mapa caótico é o mapa logístico, que é usado neste projeto.
  • Gerador de números aleatórios quânticos para adicionar mais entropia e segurança à chave: o gerador de números aleatórios quânticos é um serviço online que fornece números aleatórios baseados em fenômenos quânticos, como o decaimento radioativo ou a polarização de fótons.
  • Attractor de Lorenz para aumentar a complexidade e a imprevisibilidade da chave: o mapa de Lorenz é um sistema de equações diferenciais que descreve o comportamento caótico de um fluido. O mapa de Lorenz produz uma sequência de pontos que formam um padrão tridimensional chamado atrator de Lorenz.
  • DNA como uma forma de codificar a chave em uma sequência de nucleotídeos.

Metodologias

O projeto consiste em quatro módulos principais: generateSecureKey.py, lorenzAttractor.py, matrixDNAManipulator.py e matrixManipulator.py. Cada módulo contém várias funções e classes que são usadas para realizar as seguintes etapas:

  • Gerar uma chave segura e aleatória usando o mapa logístico e um gerador de números aleatórios quânticos. O mapa logístico é uma função matemática que produz uma sequência de números aleatórios entre 0 e 1, dependendo dos parâmetros x e r. O gerador de números aleatórios quânticos é um serviço online que fornece números aleatórios baseados em fenômenos quânticos. A chave é formada pela concatenação dos números gerados pelo mapa logístico e pelo gerador quântico.
  • Gerar uma sequência de pontos no mapa de Lorenz, que é um sistema de equações diferenciais que descreve o comportamento caótico de um fluido. O mapa de Lorenz é usado para adicionar mais complexidade e imprevisibilidade à chave. A sequência de pontos é obtida usando a função odeint da biblioteca scipy, que resolve numericamente as equações do mapa de Lorenz.
  • Codificar a chave em uma sequência de nucleotídeos que representa DNA. Cada número da chave é convertido em um valor binário, que é então mapeado para um nucleotídeo (A, T, C ou G) usando um dicionário pré-definido. A sequência resultante é dividida em três matrizes, correspondendo aos canais vermelho, verde e azul do DNA.
  • Encriptar uma imagem usando a chave codificada em DNA. A imagem é dividida em seus canais vermelho, verde e azul, que são então convertidos em matrizes de valores numéricos. Cada matriz é submetida a uma operação XOR com a matriz correspondente da chave, produzindo uma matriz encriptada. As matrizes encriptadas são então combinadas para formar a imagem encriptada.

Instalação e uso

  • Clone os arquivos deste repositório para uma pasta em seu computador

Em seu terminal, utilize o seguinte comando para clonar os arquivos deste repositório:

git clone https://github.com/koobzaar/Sphinx.git
  • Instale os requirements para obter todas as dependências do projeto.

Na pasta do projeto, execute o seguinte comando para instalar as dependências:

pip install -r requirements.txt

Encriptar uma imagem

  • Rode o arquivo encr.py para encriptar uma imagem qualquer.
python encrypt.py

Será aberto seu revelador de arquivos para você selecionar a imagem que você deseja encriptar. Após selecionar e abrir a imagem, o processo de encriptação será iniciado. Sua imagem encriptada pode ser encontrada posteriormente na pasta ./encrypted_output.

[ATENÇÃO] Quando acabar a encriptação, será gerado uma chave Hash. Essa chave Hash é NECESSÁRIA para decriptar a imagem posteriormente.

Decriptar uma imagem

O processo de decriptar é praticamente igual ao de encriptar. Importe a imagem encriptada e insira a chave hash no terminal. A diferença é que você deve usar o decrypt.py:

python decrypt.py

Créditos

The author of this project is Bruno Bezerra Trigueiro, currently affiliated with the São Paulo State Technological College (FATEC). It's inspired by the following scientific publication: https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0165168418300859

The author can be contacted through the email addresses bruno.trigueiro@proton.me or bruno.trigueiro@fatec.sp.gov.br. Also, you can contact me at: https://www.linkedin.com/in/brunotrigueiro/

Disclaimer: It is important to note that this project are of an academic nature and should not be interpreted as proven scientific facts.

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[🧬] Sphinx is image encryption software with DNA coding, spatial chaos and a unique key. It converts the RGB components into DNA matrices, combines them with XOR, scrambles them with a random sequence and decrypts them to recover the image.

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