本發(fā)明涉及云計(jì)算安全技術(shù)領(lǐng)域，特別是一種可搜索圖像加密算法。

背景技術(shù)：

云計(jì)算代表了IT領(lǐng)域迅速向集約化、規(guī)?；c專業(yè)化道路發(fā)展的趨勢(shì)，已成為產(chǎn)業(yè)界、學(xué)術(shù)界、政府等各界共同關(guān)注的焦點(diǎn)。云計(jì)算平臺(tái)具有高可靠性、更強(qiáng)的處理能力和更大的存儲(chǔ)空間、可平滑遷移、可彈性伸縮等特性，可以為一切上層應(yīng)用服務(wù)提供底層的支撐基礎(chǔ)架構(gòu)，它將是解決大規(guī)模數(shù)據(jù)處理的重要工具。

云計(jì)算最基本的數(shù)據(jù)處理服務(wù)就包含了安全、高效的數(shù)據(jù)檢索等。在云計(jì)算環(huán)境下，資源受限的用戶可以通過付費(fèi)的方式購買云計(jì)算平臺(tái)提供的強(qiáng)大的計(jì)算資源來對(duì)自身無法處理的數(shù)據(jù)進(jìn)行遠(yuǎn)程處理，從而減輕用戶對(duì)資源的維護(hù)與管理的負(fù)擔(dān)。然而，在外包數(shù)據(jù)處理過程中，由于云服務(wù)器不是完全可信的，為了保證敏感信息的隱私，數(shù)據(jù)上傳之前必須對(duì)敏感信息進(jìn)行加密。數(shù)據(jù)加密雖然能解決一些安全問題，同時(shí)也帶來了一些新的問題。

在外包數(shù)據(jù)庫中，數(shù)據(jù)擁有者將加密后的密文信息存儲(chǔ)到服務(wù)器上，然而加密后的圖像對(duì)后期的檢索帶來了很多的困難。

這樣，傳統(tǒng)的明文信息檢索算法不再適用。在這些外包存儲(chǔ)的信息中，圖像信息所占的比例相對(duì)較多(圖像信息的存儲(chǔ)相對(duì)文本信息的存儲(chǔ)需要更大的存儲(chǔ)空間)。對(duì)于圖像檢索，方案有很多，但幾乎都是對(duì)明文圖片進(jìn)行搜索的。對(duì)密文圖像檢索的方案還相當(dāng)?shù)纳?。然而在現(xiàn)有方案中，大多數(shù)方案都是基于同態(tài)加密技術(shù)的，其效率很低，難以應(yīng)用到現(xiàn)實(shí)生活中。

圖像檢索應(yīng)用廣泛，特別是在醫(yī)療系統(tǒng)中。為了保護(hù)用戶信息的隱私性，存放在云服務(wù)器的圖像都需要轉(zhuǎn)換成密文形式。很多時(shí)候，醫(yī)生要研究相似病例的時(shí)候，就需要查詢相關(guān)的類似圖像。然而在查詢過程中，需要對(duì)圖像的信息進(jìn)行保密。因此，針對(duì)密文環(huán)境下的相似圖像的高效檢索算法的研究顯得十分重要。目前對(duì)密文圖像檢索的方法還相當(dāng)?shù)纳佟?/p>

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本發(fā)明所要解決的技術(shù)問題是：針對(duì)上述存在的問題，提供了一種可搜索圖像加密算法。

本發(fā)明采用的技術(shù)方案如下：一種可搜索圖像加密算法，具體包括以下過程：步驟1、圖像擁有者執(zhí)行的概率算法來建立系統(tǒng)輸出公鑰PK和私鑰SK；步驟2、圖像擁有者提取圖像的特征向量，根據(jù)特征向量建立索引；步驟3、圖像擁有者加密圖像，并將加密后的圖像以及與圖像相關(guān)的索引信息發(fā)送至云服務(wù)器；步驟4、用戶向圖像擁有者發(fā)送查詢請(qǐng)求，得到授權(quán)的查詢信息；步驟5、云服務(wù)器根據(jù)索引分析查詢信息，將滿足查詢信息的檢索結(jié)果集發(fā)送給用戶；步驟6、用戶向圖像擁有者請(qǐng)求檢索結(jié)果集的解密，圖像擁有者將解密結(jié)果發(fā)送給用戶。

進(jìn)一步的，所述步驟1的具體過程為：步驟11、圖像擁有者生成限域g是限域的一個(gè)生成元；步驟12、圖像擁有者選取一個(gè)特征向量提取算法EA提取特征向量，選取一個(gè)局部敏感哈希函數(shù)LSH算法，選取一種圖像加密算法E以及相應(yīng)的解密算法De，選取一個(gè)抗碰撞的哈希函數(shù)H，并進(jìn)行初始化；步驟13、輸出私鑰sk和公鑰pk，所述公鑰的公開信息為

進(jìn)一步的，所述步驟2的具體過程為：步驟21、對(duì)于圖像m_z圖像擁有者選擇特征向量提取算法提取每幅圖像的特征向量，獲得高維的特征向量{v″_z}；步驟22、圖像擁有者調(diào)用局部敏感哈希函數(shù)LSH算法對(duì)特征向量{v″_z}作用，獲取低維特征向量v_z＝LSH(v″_z)；步驟23、圖像擁有者計(jì)算低維特征向量v_z的向量長度l_z；步驟24、圖像擁有者選擇一個(gè)隨機(jī)數(shù)隱藏低維特征向量v_z為v′_z＝r₁·v_z；步驟25、將向量長度l_z轉(zhuǎn)化為二進(jìn)制形式(b_m-1，b_m-2，…，b₁，b₀)，其中m為大于1的自然數(shù)，圖像擁有者選擇私鑰sk并產(chǎn)生d_m＝H(sk，(0，0^κ，0))、d_i＝H(sk，(1，d_i+1，b_i))，其中i＝m-1，…，0，κ是抗碰撞的哈希函數(shù)H作用后所得結(jié)果的長度,H為抗碰撞的哈希函數(shù)，圖像擁有者輸出標(biāo)簽token_z＝(d₀，d₁，…，d_m)；步驟26、圖像擁有者隨機(jī)選擇并計(jì)算c_i＝H(d_i，T)，其中i＝m，…，0，獲取索引為I(m_z)＝{T，{v′_z}，{c_i}}。

進(jìn)一步的，所述特征向量提取算法采用EA函數(shù)，輸入圖像m_z，EA函數(shù)將輸出每幅圖像的特征向量{v″_z}。

進(jìn)一步的，所述低維特征向量v_z的維度低于50。

進(jìn)一步的，步驟3的具體過程為：圖像擁有者通過圖像加密算法E將圖像m_z加密得到E(m_z)，計(jì)算圖像m_z的相關(guān)信息密文為D_z＝{E(m_z)，I(m_z)}，并將相關(guān)信息密文發(fā)送至云服務(wù)器。

進(jìn)一步的，所述步驟4的具體過程為：步驟41、用戶選擇向量模長參數(shù)k₁、比例參數(shù)k₂和比例參數(shù)k₃，其中k₂、k₃∈[0，1]；步驟42、用戶調(diào)用EA函數(shù)對(duì)所需查詢的樣本圖像m作用，得到特征向量v；步驟43、選擇一個(gè)隨機(jī)數(shù)隱藏特征向量v為b＝r₂·v mod p，并計(jì)算特征向量v的長度l＝|v|，將特征向量v的長度l轉(zhuǎn)化為二進(jìn)制形式(b′_m-1，b′_m-2，…，b′₁，b′₀)；步驟44、用戶向圖像擁有者發(fā)送搜索請(qǐng)求，如果圖像擁有者同意請(qǐng)求，用戶將l發(fā)送給圖像擁有者，然后，圖像擁有者用自己的私鑰sk生成d′_m＝H(sk，(0，0^κ，0))，d_i′＝H(sk，(1，d′_i+1，b_i′))，其中i＝m-1，…，0；步驟45、圖像擁有者輸出標(biāo)簽token′＝(d′₀，d′₁，…，d′_m)發(fā)送給用戶；步驟46、獲得查詢信息Q(v){k₁，k₂，k₃，b，token′}。

進(jìn)一步的，所述步驟5的具體過程為：

步驟51、云服務(wù)器接受到用戶發(fā)送的查詢信息Q(v)，所述查詢信息Q(v)將根據(jù)數(shù)據(jù)庫D＝{D_z}中的每個(gè)密文D_z的索引I(m_z)＝{T，{v′_z}，{c_i}}中的每個(gè)密文計(jì)算c′_i＝H(d′_i，T)，其中i＝m，…，0；

步驟52、云服務(wù)器將倒序比較序列c_i和c′_i，直到第一對(duì)不同的c_i和c′_i出現(xiàn)，此時(shí)序列號(hào)為j；

步驟53、令0≤j≤m-1，若

c′_k＝c_k＝H(d_k，T)且c_j＝H(d_j，T)≠c′_j

成立，則低維特征向量v_z的向量長度l_z和特征向量v的長度l之間的差不會(huì)超過2^j；

若c′_k＝H(d_k，T)成立，則l_z＝l；

步驟54、當(dāng)2^j≤k₁，則云服務(wù)器計(jì)算

如果

云服務(wù)器將計(jì)數(shù)器ct_z增加1，ct_z的初始值為0；

步驟55、對(duì)于每幅圖像m_z，云服務(wù)器計(jì)算其中n_z表示圖像m_z的特征向量的個(gè)數(shù)，如果云服務(wù)器把E(m_z)加入檢索結(jié)果集R中；

步驟56、云服務(wù)器將滿足搜索條件的檢索結(jié)果集R＝{E(m_i)}發(fā)送給用戶。

與現(xiàn)有技術(shù)相比，采用上述技術(shù)方案的有益效果為：

(1)設(shè)計(jì)了圖像加密算法以及針對(duì)該類密文的檢索算法，實(shí)現(xiàn)將圖像擁有者信息以密文的方式儲(chǔ)存在云服務(wù)器上，增加了信息的隱私性，同時(shí)實(shí)現(xiàn)用戶在基于信息隱私的情況下查詢相關(guān)信息；

(2)對(duì)圖像的特征向量進(jìn)行了盲化隱藏，使得在外包搜索過程中不會(huì)泄漏特征向量的信息；

(3)對(duì)特征向量的大小進(jìn)行了加密，并且在向量大小進(jìn)行比較的時(shí)候不會(huì)泄漏相關(guān)信息；

(4)搜索過程中的部分參數(shù)是由用戶自行設(shè)置，用戶能根據(jù)自身需求對(duì)搜索范圍進(jìn)行調(diào)整。

具體實(shí)施方式

下面對(duì)本發(fā)明做進(jìn)一步描述。

為了更好的實(shí)現(xiàn)信息安全共享，本實(shí)施例提供了一種可搜索圖像加密算法，能在不泄漏圖像信息及其特征的前提下對(duì)密文圖像進(jìn)行檢索，并且用戶能自行調(diào)整搜索范圍。

一種可搜索圖像加密算法，具體包括以下過程：步驟1、圖像擁有者執(zhí)行的概率算法來建立系統(tǒng)輸出公鑰PK和私鑰SK；步驟2、圖像擁有者提取圖像的特征向量，根據(jù)特征向量建立索引；步驟3、圖像擁有者加密圖像，并將加密后的圖像以及與圖像相關(guān)的索引信息發(fā)送至云服務(wù)器；步驟4、用戶向圖像擁有者發(fā)送查詢請(qǐng)求，得到授權(quán)的查詢信息；步驟5、云服務(wù)器根據(jù)索引分析查詢信息，將滿足查詢信息的檢索結(jié)果集發(fā)送給用戶；步驟6、用戶向圖像擁有者請(qǐng)求檢索結(jié)果集的解密，圖像擁有者將解密結(jié)果發(fā)送給用戶。在上述過程中，圖像擁有者為了保護(hù)圖像的隱私信息，將圖像加密后存放到云服務(wù)器上，為了方便其他用戶對(duì)圖像進(jìn)行搜索，同時(shí)還建立索引信息上傳至服務(wù)器；用戶想查詢一些與圖像類似的圖像，他將圖像的相關(guān)信息進(jìn)行盲化，然后發(fā)送給云服務(wù)器，讓云服務(wù)器幫他搜索相關(guān)圖像；云服務(wù)器收到搜索請(qǐng)求后，對(duì)密文數(shù)據(jù)庫進(jìn)行檢索，將符合用戶檢索條件的密文圖像的檢索結(jié)果發(fā)送給用戶；用戶收到檢索結(jié)果后，請(qǐng)求圖像擁有者解密；最終，圖像擁有者將解密后的圖像發(fā)送給用戶。

所述步驟1的具體過程為：步驟11、圖像擁有者生成限域g是限域的一個(gè)生成元；步驟12、圖像擁有者選取一個(gè)特征向量提取算法EA提取特征向量，選取一個(gè)局部敏感哈希函數(shù)LSH算法，選取一種圖像加密算法E以及相應(yīng)的解密算法De，選取一個(gè)抗碰撞的哈希函數(shù)H，并進(jìn)行初始化；步驟13、輸出私鑰sk和公鑰pk，所述公鑰的公開信息為

所述步驟2的具體過程為：步驟21、對(duì)于圖像m_z圖像擁有者選擇特征向量提取算法提取每幅圖像的特征向量，獲得高維的特征向量{v″_z}；步驟22、圖像擁有者調(diào)用局部敏感哈希函數(shù)LSH算法對(duì)特征向量{v″_z}作用，獲取低維特征向量v_z＝LSH(v″_z)；步驟23、圖像擁有者計(jì)算低維特征向量v_z的向量長度l_z；步驟24、圖像擁有者選擇一個(gè)隨機(jī)數(shù)隱藏低維特征向量v_z為v′_z＝r₁·v_z；步驟25、將向量長度l_z轉(zhuǎn)化為二進(jìn)制形式(b_m-1，b_m-2，…，b₁，b₀)，其中m為大于1的自然數(shù)，圖像擁有者選擇私鑰sk并產(chǎn)生d_m＝H(sk，(0，0^κ，0))、d_i＝H(sk，(1，d_i+1，b_i))，其中i＝m-1，…，0，κ是抗碰撞的哈希函數(shù)H作用后所得結(jié)果的長度,H為抗碰撞的哈希函數(shù)，圖像擁有者輸出標(biāo)簽token_z＝(d₀，d₁，…，d_m)；步驟26、圖像擁有者隨機(jī)選擇并計(jì)算c_i＝H(d_i，T)，其中i＝m，…，0，獲取索引為I(m_z)＝{T，{v′_z}，{c_i}}。

所述特征向量提取算法采用EA函數(shù)，輸入圖像m_z，EA函數(shù)將輸出每幅圖像的特征向量{v″_z}。

所述低維特征向量v_z的維度低于50。

步驟3的具體過程為：圖像擁有者通過圖像加密算法E將圖像m_z加密得到E(m_z)，計(jì)算圖像m_z的相關(guān)信息密文為D_z＝{E(m_z)，I(m_z)}，并將相關(guān)信息密文發(fā)送至云服務(wù)器。圖像擁有者的信息以密文的信息儲(chǔ)存在云服務(wù)器上。

所述步驟4的具體過程為：步驟41、用戶選擇向量模長參數(shù)k₁、比例參數(shù)k₂和比例參數(shù)k₃，其中k₂、k₃∈[0，1]；步驟42、用戶調(diào)用EA函數(shù)對(duì)所需查詢的樣本圖像m作用，得到特征向量v；步驟43、選擇一個(gè)隨機(jī)數(shù)隱藏特征向量v為b＝r₂·v mod p，并計(jì)算特征向量v的長度l＝|v|，將特征向量v的長度l轉(zhuǎn)化為二進(jìn)制形式(b′_m-1，b′_m-x，…，b′₁，b′₀)；步驟44、用戶向圖像擁有者發(fā)送搜索請(qǐng)求，如果圖像擁有者同意請(qǐng)求，用戶將l發(fā)送給圖像擁有者，然后圖像擁有者用自己的私鑰sk生成d′_m＝H(sk，(0，0^κ，0))，d′_i＝H(sk，(1，d′_i+1，b′_i))，其中i＝m-1，…，0；步驟45、圖像擁有者輸出標(biāo)簽token＝(d′₀，d′₁，…，d′_m)發(fā)送給用戶；步驟46、獲得查詢信息Q(v){k₁，k₂，k₃，b，token′}。

所述步驟5的具體過程為：

步驟51、云服務(wù)器接受到用戶發(fā)送的查詢信息Q(v)，所述查詢信息Q(v)將根據(jù)數(shù)據(jù)庫D＝{D_z}中的每個(gè)密文D_z的索引I(m_z)＝{T，{v′_z}，{c_i}}計(jì)算c′_i＝H(d′_i，T)，其中i＝m，…，0；

步驟52、云服務(wù)器將倒序比較序列c_i和c′_i，直到第一對(duì)不同的c_i和c′_i出現(xiàn)，此時(shí)序列號(hào)為j；

步驟53、令0≤j≤m-1，若

c′_k＝c_k＝H(d_k，T)且c_j＝H(d_j，T)≠c′_j

成立，則低維特征向量v_i的向量長度l_i和特征向量v的長度l之間的差不會(huì)超過2^j；

在數(shù)據(jù)庫中的信息I(m_z)＝{T，{v′_z}，{c_i}}，其中c_i＝H(d_i，T)，dm＝H(sk，(0，0^κ，0))，d_i＝H(sk，(1，d_i+1，b_i))；在用戶上傳信息中的標(biāo)簽token′＝(d′₀，d′₁，…，d′_m)，其中d′_m＝H(sk，(0，0^κ，0))，d′_i＝H(sk，(1，d′_i+1，b′₁))服務(wù)器計(jì)算c′_i＝H(d′_i，T)，并對(duì){c_i}與{c′_i}進(jìn)行比較；

如果l_i＝l，則有b_k＝b′_k；

如果l_i≠l，假設(shè)j＜k≤m-1，有c_k＝c′_k，但c_j≠c′_j，這樣j就是第一個(gè)不相等數(shù)值出現(xiàn)的腳標(biāo)。j＜k≤m-1時(shí)，有c′_k＝H(d′_k，T)＝c_k＝H(d_k，T)，則d_k＝d′_k。而對(duì)于j，有d_j≠d′_j，d_j+1＝d′_j+1；

由于d_i＝H(sk，(1，d_i+1，b_i))，d′_i＝H(sk，(1，d′_i+1，b′_i))，如果d_j≠d′_j，則說明j為第一次出現(xiàn)不相等情況，b_j≠b′_j；

因?yàn)閘_z轉(zhuǎn)換為二進(jìn)制(b_m-1，b_m-2，…，b₁，b₀)，l轉(zhuǎn)換為二進(jìn)制(b′_m-1，b′_m-2，…，b′₁，b′₀)，因此他們之間的差就不會(huì)超過2^j；

若c′_k＝H(d_k，T)成立，則l_z＝l；

步驟54、當(dāng)2^j≤k1，則云服務(wù)器計(jì)算

如果

云服務(wù)器將計(jì)數(shù)器ct_z增加1，ct_z的初始值為0；

步驟55、對(duì)于每幅圖像m_z，云服務(wù)器計(jì)算其中n_z表示圖像m_z的特征向量的個(gè)數(shù)，如果云服務(wù)器把E(m_z)加入檢索結(jié)果集R中；

步驟56、云服務(wù)器將滿足搜索條件的檢索結(jié)果集R＝{E(m_i)}發(fā)送給用戶。

本發(fā)明并不局限于前述的具體實(shí)施方式。本發(fā)明擴(kuò)展到任何在本說明書中披露的新特征或任何新的組合，以及披露的任一新的方法或過程的步驟或任何新的組合。如果本領(lǐng)域技術(shù)人員，在不脫離本發(fā)明的精神所做的非實(shí)質(zhì)性改變或改進(jìn)，都應(yīng)該屬于本發(fā)明權(quán)利要求保護(hù)的范圍。