[發明專利]一種云環境下支持隱私保護的高效密文圖像檢索方法

有效

• 申請號: 201710467097.0
• 申請日: 2017-06-19
• 公開（公告）號: CN107480163B
• 公開（公告）日: 2020-03-24
• 發明（設計）人: 陳曉峰;汪園;王劍鋒;楊昌松
• 申請（專利權）人: 西安電子科技大學
• 主分類號: G06F16/583
• 分類號: G06F16/583;G06T1/00;H04L29/08
• 代理公司: 西安長和專利代理有限公司 61227
• 代理人: 黃偉洪

1.一種云環境下支持隱私保護的高效密文圖像檢索方法，其特征在于，云環境下支持隱私保護的高效密文圖像檢索方法在云環境下支持圖像的隱私保護并實現高效的密文圖像檢索，所述方法包括以下步驟：

步驟一，圖像擁有者對所擁有的所有圖像提取特征向量，使用AES或RSA加密算法對圖像內容進行加密；

步驟二，圖像擁有者基于圖像特征向量，使用K-means算法建立樹形檢索索引，并對索引中的全部向量使用安全模哈希進行加密，輸出安全索引；

步驟三，將加密后的圖像和相對應的安全索引上傳給云服務器，由云服務器保存；

步驟四，用戶生成查詢請求發送給云服務器，云服務器在密文圖像下執行檢索操作，并將正確的相似性圖像返回給用戶；

所述云環境下支持隱私保護的高效密文圖像檢索方法具體包括以下步驟：

(1)圖像擁有者擁有包含n幅圖像的數據庫，圖像擁有者可能受到存儲資源和計算資源的限制，將圖像數據庫上傳到云端進行存儲；

(2)圖像擁有者首先對圖像提取L-維特征向量，f_i＝{f_i1,f_i2,...,f_iL}，i＝1,2,...,n，使用AES或RSA加密算法對圖像內容進行加密，將圖像看成普通數據直接進行加密，加密后的圖像表示為{C₁,C₂,...C_n}；

(3)圖像擁有者基于特征向量建立樹形檢索索引，從根節點到葉子節點，樹形結構的每一層都使用K-means聚類算法將特征向量分成T類，每一類構成樹的一個節點，每個節點都重復上述步驟直到節點中所包含的特征向量少于T個；將建立好的樹結構的所有節點用安全模哈希進行加密隱藏，且每個葉子結點和一個加密圖像相關聯，最終輸出CTree；

(4)將加密后的圖像和相對應的安全索引上傳給云服務器，當用戶需要檢索時，將檢索請求發送給云服務器，云服務器將正確的檢索結果返回給數據擁有者，由圖像擁有者用加密密鑰對返回密文圖像進行解密并返回給用戶。

2.如權利要求1所述的云環境下支持隱私保護的高效密文圖像檢索方法，其特征在于，所述云環境下支持隱私保護的高效密文圖像檢索方法進一步包括：

GenKey(λ):輸入安全參數λ，輸出密鑰SK，用來對圖像內容進行加密，由圖像擁有者隨機生成一個L×J維的矩陣M，矩陣中的每一列都服從高斯分布，隨機生成一個比特串S，(M,S)用來加密特征向量的密鑰，密鑰Key＝(SK,(M,S))由圖像擁有者秘密保存；

GenIndex({f₁,...,f_n}):為加快檢索的進程，使用分層K-means聚類算法建立樹形索引；所有特征向量作為輸入，輸出為Tree；在樹的每一層，利用K-means算法將所有的特征向量分成T類，遞歸執行K-means算法，直到最后的節點包含的特征向量少于T個；每一個葉子結點關聯一個加密圖像；

GenCrypt(Key):以主密鑰Key作為輸入，包含兩個具體過程，其中密鑰SK用來圖像加密，另一個密鑰(M,S)用來加密Tree輸出CTree；

DecImg(C_k,SK):云服務器返回前k個相關的加密圖像給圖像擁有者，圖像擁有者使用SK對返回密文圖像進行解密；一旦收到用戶請求，數據擁有者將提供對用戶的認證，認證通過后，用戶從數據擁有者收到解密后的圖像。

3.如權利要求2所述的云環境下支持隱私保護的高效密文圖像檢索方法，其特征在于，所述圖像加密的內容對云服務器保密，數據擁有者用加密算法加密所有的圖像{I₁,I₂,...,I_n}為{C₁,C₂,...,C_n}，CTree的葉子節點和加密后的圖像關聯。