云计算环境中的密文图像检索方法研究

Cloud computing centralizes the computation, storage, and information resources professionally, so as to form a huge resource pool to provide various services for users. Cloud computing has been attracting a lot of attentions from the academic and industry. During the fast development of cloud computing, the data privacy preservation becomes a big concern. In a privacy-preserving image retrieval scheme, both the cloud service provider and the image user cannot be fully trusted. This project studies the retrieval of the encrypted images. Firstly, the retrieval of the encrypted images is studied by encrypting the existing image features. Secondly, the image retrieval schemes are designed by extracting features from encrypted images so as to further alleviate the burden of image owner. Thirdly, the encrypted-image retrieval schemes that support the tracking of dishonest users who illegally distribute the images are studied using watermarking techniques. Finally, the securities of the proposed schemes are analyzed. The research will develop the new theories and techniques about the encrypted-image retrieval, and promote the development of cloud computing.

云计算代表了信息产业集约化、规模化和专业化的发展趋势，已得到学术界和产业界的高度关注。然而在云计算飞速发展的同时，云计算环境中的数据隐私保护问题给云计算的推广带来了严峻挑战。对于图像所有者而言，云服务提供商和图像用户均不是完全可信的。为了保护数据隐私，数据所有者需要对数据进行加密，但常规的加密方法会使得明文中的信息检索技术失效。本课题拟重点研究密文图像检索的相关理论与关键技术，主要研究内容包括：①以现有图像特征提取算法为基础，研究基于特征加密的密文图像检索方案；②研究基于加密域特征提取的密文图像检索方案，将图像特征提取的工作外包给云服务器，以进一步减轻图像所有者的负担；③研究支持泄密追踪的密文图像检索方案，限制图像用户的非法分发行为；④研究分析密文图像检索方案的安全性，保护图像内容与特征数据的隐私。课题的研究将为密文图像检索提供新的理论与方法，为云计算产业的发展起到积极的促进作用。

为了保护云计算环境中的数据隐私安全，数据所有者可以把数据加密后再存储到云服务器上，该方案虽然解决了数据的隐私保护问题，但给数据的使用带来了极大不便。特别是明文中广泛使用的信息检索技术，在数据加密后将无法直接使用。针对该问题，本课题综合运用密码学、图像检索、图像加密、数字水印等领域的算法与技术，设计了检索速度快、检索精度高、安全性好的密文图像检索方案。主要研究内容包括：基于特征加密的密文图像检索方案研究、基于加密域特征提取的密文图像检索方案研究、支持泄密追踪的密文图像检索方案研究与密文图像检索方案的安全性分析研究。本研究提出了基于局部敏感哈希和Secure KNN的密文图像检索方案，在保护特征隐私的同时，支持图像特征相似度计算比较；提出了一个支持拷贝威慑的密文图像检索方案，在高效安全索引的基础上设计了加密域数字水印，嵌入与用户关联的水印信息，以威慑用户的非法分发行为；提出了一个基于加密DCT系数的密文图像检索方案，本方案将图像特征提取、索引建立都交由云服务器完成，大大降低了图像所有者的负担；提出了一种隐私保护下的基于内容的图像检索方案，使用EMD计算图像相似性，并将EMD问题转换为LP问题，保证了服务器无需知道敏感信息即可实现检索；提出了基于置乱加密与多表替换的BOEW（Bag-of-encrypted-words）模型，借助于BOW（bag-of-words）模型，使用颜色直方图作为局部特征，k-means为聚合方法，利用加密的视觉单词为密文图像建立索引，使用曼哈顿距离作为相似度计算的方法，不仅大幅提高了密文图像检索的精度，同时保证了较低的时空消耗。通过本项目的研究，取得了一批有意义的研究成果。发表学术论文23篇，其中SCI期刊论文21篇、EI收录论文2篇，申请发明专利6项，培养研究生12人。项目负责人获得江苏省科学技术奖一等奖一项，排名第3。