En los sistemas de apoyo a decisiones artificiales inteligentes difusas, la toma de decisiones inteligentes de tres vías (TWIDM) ha desempeñado un papel muy importante en la clasificación de objetos bajo la variable lingüística de doble jerarquía (DHLV). Los S-boxes de 8 x 8 son muy importantes para la encriptación de imágenes en comunicaciones seguras. Por lo tanto, el objetivo del presente estudio es desarrollar un nuevo enfoque para la toma de decisiones inteligentes de tres vías a través de DHLV y aplicarlo a la encriptación de imágenes de S-boxes. Se desarrollan problemas de toma de decisiones de tres vías basados en inteligencia artificial con términos lingüísticos de doble jerarquía vacilantes. Los conjuntos de términos lingüísticos vacilantes de primera y segunda jerarquía conforman el conjunto de términos lingüísticos vacilantes de doble jerarquía, lo que permite expresiones más flexibles de duda y vaguedad. Primero, definimos las leyes operativas de Einstein, la función de puntuación y los operadores de agregación de Einstein; es decir, los operadores de agregación de Einstein ponderados de términos lingüísticos vacilantes de doble jerarquía y los operadores geométricos ponderados. Primero, el vector de peso desconocido para expertos en decisiones se determina utilizando operadores de agregación y medidas de entropía para DHLV. Luego, encontramos el vector de peso para nuestros criterios utilizando la medida de distancia. En TWIDM, la probabilidad condicional se determina utilizando el método extendido de TOPSIS para evaluar los S-boxes para la encriptación de imágenes. Las pérdidas esperadas se calculan luego agregando las funciones de pérdida con la ayuda de los operadores de agregación de promedio ponderado de Einstein. Finalmente, aplicamos las reglas de decisión de pérdida mínima para la selección de S-box para la encriptación de imágenes. La técnica de decisión propuesta se ha comparado con decisiones de tres vías existentes y el resultado de la toma de decisiones de tres vías propuesta para analizar y clasificar los S-boxes es muy bueno y confiable para la toma de decisiones.