報告演示稿2003格式11下午

云計算中圖像處理的隱私及安全問題和方法Xiaohui

Yuan(袁曉輝)Director,

Computer

vision

and

Intelligent

SystemsLabAssociate

Professor,

Department

ofComputer

ScienceandEngineeringUniversity

Of

North

Texas,

Denton,

Texas,

U.S.A

76201xiaohui.yuan@,

(940)565-4256安全圖像處理的必要性Computer

Visionand

Intelligence

Systems

Lab,UNT,

xiaohui.yuan@2云計算是計算領域中的一個必然趨勢。用戶不必花高額費用購買并維護高性能計算設備，而是向云計算供應商購買計算時間。據(jù)估計到2017年僅在衛(wèi)生醫(yī)療方面在云計算中的開銷就會達到每年54億美元。數(shù)據(jù)通過網(wǎng)絡傳輸?shù)皆贫朔掌鬟M行處理。在傳輸及處理過程中可能受到各種攻擊，從而造成數(shù)據(jù)泄露。因為數(shù)據(jù)泄露造成的經(jīng)濟損失僅在美國醫(yī)療保健方面就達到每年70億美元。另外在云服務器中數(shù)據(jù)的所有權問題一直受到爭論。確保用戶數(shù)據(jù)的安全及隱私已經(jīng)成為云計算時代中一個非常迫切的需求。為了確保用戶數(shù)據(jù)的安全及隱私，數(shù)據(jù)加密是常用的方法。然而，當加密的數(shù)據(jù)需要處理時，其原始數(shù)據(jù)往往需要通過解密的方法恢復。這就造成了在解密后及再次加密之前的數(shù)據(jù)可能受到攻擊。MotivationOur

IdeaHoRNSSecureImageProcessingExperimentalResultsConclusion云計算中的安全圖像Computer

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xiaohui.yuan@3MotivationOur

IdeaHoRNSSecureImageProcessingExperimentalResultsConclusion云計算中的安全圖像MotivationOur

IdeaHoRNSSecureImageProcessingExperimentalResultsConclusionInput

ImageImageProcessingOutput

ImageInput

ImageImageProcessingOutput

ImageEncryptionDecryptionComputer

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xiaohui.yuan@4基于同態(tài)余數(shù)系統(tǒng)(Homomorphic

ResidueNumber

System)的加密方法MotivationOur

IdeaHoRNSSecureImageProcessingExperimentalResultsConclusionComputer

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xiaohui.yuan@5HoRNS算法的加密過程MotivationOur

IdeaHoRNSSecureImageProcessingExperimentalResultsConclusionComputer

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xiaohui.yuan@6HoRNS算法的解密過程Using

the

keys

from

the

same

key

set

KMotivationOur

IdeaHoRNSSecureImageProcessingExperimentalResultsConclusionComputer

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xiaohui.yuan@7安全圖像處理Computer

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xiaohui.yuan@8HoRNS算法使我們可以直接處理加密的圖像而不需要恢復原始圖像。然而在實現(xiàn)HoRNS算法中還存在一些問題需要解決：除法運算可能會改變余數(shù)，從而使HoRNS算法無法正確估計解密的數(shù)據(jù)。負數(shù)在運算中可能出現(xiàn)溢出，從而造成錯誤。（正數(shù)不會出現(xiàn)溢出問題）因此，在用HoRNS算法進行安全圖像處理時，需要對處理方法和數(shù)據(jù)結構進行改變對于除法的變換可以比較簡單把除數(shù)預先包括在濾波器矩陣中，或者在加密后進行除運算。然而，一些經(jīng)典的圖像處理方法不得不做些改變。對于負數(shù)的溢出問題，我們可以用兩倍的存儲空間來避免錯誤用16位空間來存儲8位數(shù)。MotivationOur

IdeaHoRNSSecureImageProcessingExperimentalResultsConclusion安全圖像處理

例子MotivationOur

IdeaHoRNSSecureImageProcessingExperimentalResultsConclusionComputer

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xiaohui.yuan@9安全圖像處理算法MotivationOur

IdeaHoRNSSecureImageProcessingExperimentalResultsConclusionComputer

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xiaohui.yuan@10算法實現(xiàn)和實驗數(shù)據(jù)Computer

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xiaohui.yuan@11算法實現(xiàn)基于Ubuntu操作系統(tǒng)的計算機，6核CPU，主頻800MHz，6GB內(nèi)存算法用Python編程語言實現(xiàn)編程庫使用了Gmpy2本地機模擬云端服務器及客戶端圖像及處理方法8-bit

灰度核磁共振圖像圖像及處理方法包括Sobel梯度圖像提取圖像邊緣檢測MotivationOur

IdeaHoRNSSecureImageProcessingExperimentalResultsConclusion實驗結果Sobel梯度圖像提取MotivationOur

IdeaHoRNSSecureImageProcessingExperimentalResultsConclusion0.1497-0.01740.11240.03470.01650.78220.07260.5802CorrelationCoefficientComputer

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xiaohui.yuan@12P-value實驗結果邊緣檢測MotivationOur

IdeaHoRNSSecureImageProcessingExperimentalResultsConclusionComputer

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xiaohui.yuan@13實驗結果算法效率MotivationOur

IdeaHoRNSSecureImageProcessingExperimentalResultsConclusion時間效率內(nèi)存效率–與不加密的圖像處理相比，內(nèi)存使用比較高圖像尺寸4

by

416

by

1664

by

64不進行加密0.031.542.50進行加密0.17100.023069.02進行加密并在云服務器中計算0.0597.162662.33Computer

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xiaohui.yuan@14總結Computer

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Intelligence

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xiaohui.yuan@15我們提出的基于同態(tài)余數(shù)系統(tǒng)的加密方法允許圖像處理方法直接應用在加密的圖像中，而不需要還原原始圖像再進行處理。該方法利用了多個余數(shù)進行對處理后圖像原文的估計，并且借助了云計算的并行處理優(yōu)勢由于余數(shù)在除法中可變性，對需要除運算的圖像處理需要改變方法對于非線性計算還需要進一步研究。在使用多個圖像及兩個常用圖像處理方法的實驗中，可以確定加密后的圖像內(nèi)容幾近于隨機噪聲對加密圖像的處理結果與用同樣方法處理未加密圖像的結果基本上一致。MotivationOur

IdeaHoRNSSecureImageProcessingExperimentalResultsConclusion對于在加密過程中產(chǎn)生的冗余數(shù)據(jù)，計算時間及對內(nèi)存的要求比較高對于算法效率的改進，可以通過云計算中的并行處理得以提高。也可以通過減少密匙中除數(shù)的個數(shù)來降低冗余數(shù)據(jù)。M.

Gomathisankaran,

X.