云环境下图像大数据检索外包的隐私保护研究

Images occupy about 80% of big data. The security of content-based image retrieval (CBIR) outsourcing in the cloud is a crucial issue for big data security. In this research, we investigate the privacy problem of CBIR outsourcing in the cloud, especially for resource-limited clients. Our main work includes: (1) Based on practical requirements, we give reasonable system model, security definition, and design targets. (2) We design a privacy-preserving CBIR outsourcing protocol satisfying the design targets. We first propose a distance-preserving fast encryption algorithm for protecting the privacy of image feature vectors, and the proposed encryption algorithm also supports index building on cloud side. Then, we utilize multi-probe locality-sensitive hashing (LSH) to build index directly on the encrypted feature vectors in the cloud, we also design the corresponding retrieval mechanism to enable efficient image retrieval. (3) We implement and analyze the proposed protocol from various aspects, including proving the security of our protocol by provable security theory, analyzing the accuracy and efficiency of image retrieval theoretically, as well as validating our theoretical results by extensive experiments on real-world cloud platform. Our research has significant values for the advance of image big data security research.

图像约占到无结构化大数据总量的80%，在云计算平台下其检索外包安全是大数据安全的关键问题之一，也是当前学术研究热点。本课题紧密围绕资源受限客户端在云环境下的图像大数据检索外包隐私保护问题开展研究。主要研究内容包括：（1）根据实际需求建立合理的系统模型、安全定义和设计目标。（2）设计满足目标的图像大数据检索外包安全协议。为了在云端建立索引以减轻客户端开销，先提出保距离的快速加密算法实现图像特征向量隐私保护，再利用带有多探测头的局部敏感哈希算法在密文域建立索引及相应检索机制以实现图像高效检索。（3）协议实现及分析。通过可证明安全理论对协议的安全性进行证明，从理论上分析图像检索的准确率和效率，并通过真实云计算平台进行实验验证。通过本项目的实施，为图像大数据安全研究的发展提供有益的探索和借鉴。

云计算为大数据及其应用提供了支撑，但也带来了巨大的安全威胁。图像约占到无结构化大数据总量的80%，在云计算平台下其检索外包安全是大数据安全的关键问题之一，也是当前学术研究热点。但是目前基于明文的图像检索方式不仅要求图像大数据本身以明文形式存储，而且对检索图像和检索结果都没有任何形式的保护，这给用户的隐私带来了巨大威胁。因此，对图像大数据检索外包进行隐私保护是一个亟待解决的问题。但由于图像数据本身的特点（比如多维性、数据量大、冗余度高等），以及其处理过程的复杂性和多样性，使得图像大数据检索外包的隐私保护研究面临许多困难和挑战。..本课题紧密围绕资源受限客户端在云环境下的图像大数据检索外包隐私保护问题开展研究。在项目实施过程中，我们主要围绕如下几个方面展开了研究：首先是对云计算环境下图像大数据外包处理的系统模型和安全定义进行了深入研究；其次是针对云计算环境下常见的外包操作进行了归纳和总结，并针对某些常见基础操作设计了安全外包协议，并进行了理论安全分析和实验分析。最后，我们还研究了跟图像安全相关的一些其他问题。在本项目的研究过程中，我们在如下两方面取得了重要研究进展：首先是借助传统密码学理论，建立了图像视觉安全的理论模型；其次，提出了一种高效和安全的大规模图像数据安全检索方案。项目在执行过程中，顺利完成了预期研究目标。发表SCI期刊和高水平国际会议论文18篇，申请发明专利2项，培养硕士研究生9人毕业，博士研究生3人毕业。..我们的研究结果具有重要的科学意义和应用前景。首先，传统信息安全理论在不断涌现的大数据处理和应用场景中受到了严峻挑战，在海量数据的安全性、功能性和处理效率方面的矛盾越来越明显。我们的研究结果能够丰富传统信息安全理论，并且为云计算、大数据等新型计算环境下的海量数据处理提供坚实的安全基础，对信息安全和隐私保护相关理论的发展具有重要的科学意义。