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题名基于SecureCNN的高效加密图像内容检索系统
被引量：1
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作者
卢雨晗
陈立全
王宇
胡致远
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机构
东南大学网络空间安全学院
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出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2023年第9期26-34,共9页
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基金
国家重点研发计划(2020YFE0200600)
国家自然科学基金(62002058)。
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文摘
随着智能设备的快速发展,云上的基于内容的图像检索技术(CBIR)越来越受欢迎。但在半诚实的云服务器上进行图像检索存在泄露用户隐私的风险。为了防止个人隐私遭到泄露,用户外包图像给云之前会对其进行加密,但现有的明文域上CBIR方案对于加密图像数据的搜索是无效的。为了解决这些问题,文中提出了一个基于近似数同态的高效加密图像内容检索方案,在保护用户隐私的情况下,能够快速实现以图搜图,且无需用户的持续交互。首先使用近似数同态神经网络对图像集进行特征提取,可以保证网络模型的参数和图像集数据不会泄露给云服务器。其次,提出了一种新的神经网络分治方法,该方法可以减少同态加密乘法深度和提高模型运行效率;利用分级可导航小世界(HNSW)算法构造索引,实现高效图像检索。此外,使用同态加密保障图像数据传输过程的安全性,使用对称加密算法保证存储阶段的安全性。最后,通过实验对比和安全性分析证明了该方案的安全性和效率。实验结果表明,该方案是IND-CCA的,且在保证图像私密性的前提下,其同态加密的乘法次数最多为3次,在检索精度上远超过现有方案,在检索时间复杂度方面比现有方案高出至少100倍,实现了检索精度和效率的兼顾。
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关键词
近似同态
基于内容的图像检索技术
神经网络
分级可导航小世界图算法
高效检索
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Keywords
Approximately homomorphic
Content-based image retrieval
Neural Network
Hierarchical navigable small world algorithm
Efficient search
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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