[發明專利]一種云存儲環境下的圖片密文存儲、檢索方法及系統

有效

• 申請號: 202011138837.4
• 申請日: 2020-10-22
• 公開（公告）號: CN112202919B
• 公開（公告）日: 2022-06-17
• 發明（設計）人: 陳馳;原方圓;田雪;王佳寧;蘇帥
• 申請（專利權）人: 中國科學院信息工程研究所
• 主分類號: H04L67/1097
• 分類號: H04L67/1097;H04L9/40;G06F16/58;G06F16/951;G06N3/04
• 代理公司: 北京君尚知識產權代理有限公司 11200
• 代理人: 余長江

1.一種云存儲環境下的圖片密文存儲、檢索方法，適用于一云服務端、若干服務端及若干用戶端組成的網絡系統，所述用戶端為存儲用戶端或下載用戶端，其步驟包括：

1)接收存儲用戶端的圖片，獲取圖片的特征標簽集合；

2)使用所述存儲用戶端的用戶密鑰對圖片與特征標簽集合進行加密，生成密文圖片及密文特征標簽集合；

3)將密文圖片及密文特征標簽集合存儲至云服務器端；

4)接收下載用戶端的查詢關鍵字，并通過所述下載用戶端的用戶密鑰對查詢關鍵字加密，得到關鍵字密文；

5)依據關鍵字密文，生成密文查詢請求；

6)接收云服務端發送的密文圖片，其中所述密文圖片是使用密文查詢請求對存儲在云服務端的密文特征標簽集合進行檢索而得到；

7)使用所述存儲用戶端的用戶密鑰對密文圖片解密，將得到的明文圖片返回至所述下載用戶端。

2.如權利要求1所述的方法，其特征在于，通過以下步驟獲取圖片的特征標簽集合：

1)將圖片轉化為TFRecord形式；

2)將轉化后的圖片輸入一或多個特征標簽提取模型，進行目標檢測，得到圖片的特征標簽集合；

其中通過以下步驟得到特征標簽提取模型：

a)收集樣本圖片，將各樣本圖片轉化為TFRecord形式，并對各樣本圖片進行標注；

b)依據標注，對轉化后樣本圖片進行分類；

b)將相同類別的轉化后樣本圖片，輸入同一卷積神經網絡并進行學習，得到特征標簽提取模型。

3.如權利要求2所述的方法，其特征在于，目標檢測的方法包括：單項多框目標檢測算法。

4.如權利要求2所述的方法，其特征在于，收集樣本圖片的方法包括：使用網絡爬蟲方法和收集公開數據集。

5.如權利要求2所述的方法，其特征在于，通過Tensorflow機器學習框架，構建所述卷積神經網絡。

6.如權利要求2所述的方法，其特征在于，所述卷積神經網絡的架構包括：去除分類層的圖像分類網絡和多尺度特征檢測網絡。

7.如權利要求1所述的方法，其特征在于，通過以下步驟生成圖片的密文圖片及密文特征標簽集合：

1)對圖片與密文特征標簽集合進行數據封裝，得到封裝數據；

2)獲取存儲用戶端的加解密密鑰及與加解密算法；

3)通過封裝數據、加解密密鑰及與加解密算法，生成圖片的密文圖片及密文特征標簽集合。

8.如權利要求7所述的方法，其特征在于，所述加解密算法包括：openssl算法。

9.一種云存儲環境下的圖片密文檢索系統，包括：

用戶端，所述用戶端為存儲用戶端或下載用戶端，其中存儲用戶端用以將圖片和用戶密鑰上傳至服務端；下載用戶端用以將查詢關鍵字上傳至服務端，并接收服務端發送的明文圖片；

服務端，用以接收存儲用戶端的圖片，獲取圖片的特征標簽集合；使用存儲用戶端的用戶密鑰對圖片與特征標簽集合進行加密，生成圖片的密文圖片及密文特征標簽集合；將密文圖片及密文特征標簽集合存儲至云服務器端；接收下載用戶端的查詢關鍵字，并通過所述下載用戶端的用戶密鑰對查詢關鍵字加密，得到關鍵字密文；依據關鍵字密文，生成密文查詢請求；接收云服務端發送的密文圖片；使用存儲用戶端的用戶密鑰對密文圖片進行解密，將得到的明文圖片返回至下載用戶端；

云服務端，用以存儲密文圖片及密文特征標簽集合；使用密文查詢請求對存儲在云服務端的密文特征標簽集合進行檢索，得到密文圖片。