面向云计算的图像同态加密与高效检索关键技术研究

Encryption is an important means for the protection of user data's confidentiality and privacy in the cloud computing environment.With the explosively increasing storage scale of cloud images, it becomes challenging and urgent to solve that how to implement retrieval fast and efficiently on the large-scale encrypted images. This proposal will address on the unified processing manner combining the encryption and retrieval of images, i.e. image retrieval in the encrypted domain. Using the proposed retrieval scheme, decryption process is not required thus image retrieval can be implemented directly on the encrypted images which can not only effectively solve the problem of image security and privacy protection but the retrieval performance will not be sacrificed as well. First, homomorphic encryption of images will be researched to solve the problem of image security and privacy protection. Then according to the basic attributes of homomorphic encryption, image retrieval in the encrypted domain will be investigated where feature extraction of encrypted images and the similarity match of features will be addressed. The similarity of encrypted images will be identified by the distance of features. Finally, key steps in the retrieval scheme will be optimized using the powerful computing and storage capacity of the cloud and thus efficient retrieval of large-scale encrypted images can be realized. The research results can be widely used in cloud security, multimedia information security and other fields，and will provide the reference and basis for the related research fields.

加密是云计算环境下保护用户数据的机密性和隐私性的重要手段。随着云图像存储规模的爆炸性增长，如何对海量的加密图像进行快速、高效的检索就成为云计算一个富有挑战且必须解决的问题之一。本项目重点研究将图像的加密和检索结合起来统一进行处理的方法，即加密域的图像检索方法。该方法可以在不解密的前提下，直接针对加密后的图像实施检索，在保证图像信息安全性的同时，保证图像检索的性能。首先研究图像的同态加密方法，以解决图像的安全和隐私保护问题。然后利用同态加密的基本属性，研究加密域的图像检索，其中重点研究加密域的特征提取和特征相似度度量准则，利用特征之间的距离来判断加密图像的相似性。最后利用云计算强大的计算和存储能力，对检索方案中的关键环节进行优化，以实现对海量加密图像的高效检索。本课题的研究成果可以广泛应用于云安全、多媒体信息安全等多个领域，将为我国开展相关领域的研究工作提供积累。

云存储中包含着海量的图像，这些图像数据中往往包含着大量的用户隐私信息，其安全性和隐私保护等问题已经逐渐成为阻碍云计算得到更广泛应用的关键所在。.针对云存储环境下的海量图像安全检索需求，本项目重点开展了同态加密图像的检索、加密域特征提取和特征相似度度量、加密域海量图像高效检索、云计算资源的优化调度等方面的研究工作。具体包括：（1）同态加密图像的检索。基于CBIR检索框架，提出了基于同态加密的图像安全检索方法，可以支持对同态加密后的图像进行检索；（2）加密域特征提取。提出了加密域的SURF特征提取方法，利用Paillier算法的同态特性对整数化后的特征进行保护，可以支持对加密后的图像直接进行SURF特征提取，且提取的SURF特征点与明文域完全一致；（3）加密域特征相似度度量。提出了两种度量方法：一是基于同态加密的特征相似度度量，在不解密的情况下完成加密域的相似度度量；二是隐私保护的相似度度量，利用L1范数对加密索引之间的距离进行度量；（4）加密域海量图像的高效检索。提出了一种加密域海量图像检索性能的评价方法，并分别设计实现了基于三角嵌入和民主聚合、隐私保护、隐私保护索引生成和自适应Dense-SIFT特征的海量图像检索方案；（5）云计算资源的优化。分别提出了基于博弈论的多媒体云资源分配策略、基于QoS约束的三级多媒体云计算资源调度策略和基于负载预测与能量有效的多媒体云计算资源调度策略，大大提高了资源的使用效率。在上述研究基础上，本项目构建了一个云计算环境下的加密域海量图像检索平台，验证了本项目各种技术方案的可行性和有效性。.本项目全面、按时完成了计划书中所规定的研究内容，在国内外核心期刊和国际会议上发表论文25篇，其中SCI/EI检索21篇，申请专利5项，并培养了9名硕士生和2名博士生。本项目的研究成果可以广泛应用于云计算安全、加密域图像处理、多媒体信息安全等诸多领域，将为我国开展相关领域的研究工作提供借鉴和参考。