混沌和DNA运算结合的图像加密算法仿真

提出了一种混沌和DNA运算结合的图像加密算法,为了实现密钥与明文关联,算法引入了哈希函数,借助哈希函数的单向性和雪崩效应,实现密钥与明文关联,增大密钥空间.通过哈希函数SHA-512计算明文图像和外部密钥的哈希摘要,并将其作为内部密钥.同时算法结合高维Chen氏超混沌系统和一维SPM映射进行设计,对明文图像进行分块处理,然后在Chen氏超混沌序列的选择下对各个明文图像块进行DNA加密运算,最后将加密得到的各密文块合成为密文图像.算法通过编程进行了仿真,结果表明提出的算法具备抗统计分析攻击和抗差分攻击等能力.     

基于明文长度的椭圆曲线密码密文构建方法

针对存储椭圆曲线密码加密生成的密文与明文相比需要的存储空间较多的问题,提出了一种基于明文长度的构建椭圆曲线密码密文的方法。首先,该方法通过分析椭圆曲线密码加密运算流程,推导出明文椭圆曲线点的数量决定存储密文椭圆曲线点需要的存储空间。其次,该方法融合明文分割和明文组合的加密模式,建立了信息加密模型;在建立的模型中针对明文分割和明文组合信息加密模式,设计出能够生成最小数量明文椭圆曲线点的明文分割算法和明文组合算法。最后,该方法计算出存储密文椭圆曲线点需要的存储空间,并通过分析决定存储空间需求的影响因素,给出减少生成密文椭圆曲线点数量的解决途径。分析和示例计算表明,与加密单个字符方式相比,应用基于明文分割信息加密模式,存储密文椭圆曲线点占用的存储空间减少了88.2%;应用基于明文组合信息加密模式,存储密文椭圆曲线点占用的存储空间减少了90.2%。研究结果表明,提出的加密方法能够有效地减少生成密文椭圆曲线点的数量,降低存储密文椭圆曲线点对硬件存储空间的需求。     

面向云存储的基于全同态密码技术的文档相似度计算方法

针对云存储服务中存在的用户隐私保护需求,提出了一种在密文状态下的文档相似度计算方法。数据拥有者将文档ID、加密后的文档密文以及文档simhash值的密文上传到云服务器中;云服务提供者进行待计算相似度文档的simhash密文值和数据拥有者文档simhash密文值的全同态加法运算,获得文档间汉明距离的密文;数据拥有者解密汉明距离密文获得文档相似度排序结果。云端在不获悉数据内容及其simhash明文的情况下完成数据对象相似度运算,保护了数据隐私。给出了该方法的详细过程及相关的实验数据,验证了该方法的可行性。     

云环境下的数据防泄密存储技术

防止数据泄密是云存储安全研究的重要方向之一。云环境下数据泄密的途径主要有两条:一是云端数据被云服务商恶意窃取;二是明文数据传输过程中被黑客截获。鉴于此,提出一种云环境下数据防泄密存储技术。采用全同态加密算法对数据事先加密,既增强了数据在云端存储和信道传输过程中的安全性,又实现了云端对密文数据的直接操作。同时,提出密钥生成算法和密文检索算法,解决了加密带来的密钥管理困难和密文检索效率低的难题。该技术增强了数据保密性且提高了密文检索效率。     

同态公钥加密系统的图像可逆信息隐藏算法

同态加密技术在加密信息、对信息进行隐私保护的同时,还允许密文数据进行相应的算术运算(如云端可直接对同态加密后的企业经营数据进行统计分析),已成为云计算领域的一个研究热点.然而,由于云存在多种安全威胁,加密后信息的安全保护和完整性认证问题仍然突出.另外,信息在加密后丢失了很多特性,密文检索成为了云计算需要攻克的关键技术.为了实现对加密图像的有效管理及其安全保护,本文提出了一种基于同态加密系统的图像可逆信息隐藏算法.该算法首先在加密前根据密钥选择目标像素,并利用差分扩展DE(Difference Expansion)的方法将目标像素的各比特数据嵌入到其它像素中.然后,利用Paillier同态加密系统对图像进行加密得到密文图像.在加密域中,利用待嵌入信息组成伪像素,加密后替换目标像素,完成额外信息的嵌入.当拥有相应的密钥时,接收方可以分别在密文图像或明文图像中提取出已嵌入的信息.当图像解密后,通过提取出自嵌入目标像素的各比特数据来恢复原始图像.实验仿真结果表明,该算法能够在数据量保持不变的前提下完成同态加密域中额外信息的嵌入,信息嵌入快速高效,并可分别从加密域和明文域中提取出嵌入的信息.     

云存储环境中基于矢量量化的图像伪装加密方法

传统图像加密方法将原始图像加密为类似纹理或噪声的密文图像,这类密文图像很容易引起攻击者的关注,从而导致大量不同类型的恶意攻击与分析。为提高云环境中图像存储的安全性,提出了一种新型的图像伪装加密方法。该方法以矢量量化与离散小波变换为基础,采用“明文－明文”的伪装加密方式,不仅可以如传统加密方法一样以加密方式保护云端图像,更提供了额外的视觉伪装功能。实验结果表明,该方法不仅能够有效提高云端图像的存储效率,还具有更好的视觉效果与伪装特性。     

基于Paillier的可分离密文域可逆信息隐藏

为了提高信息嵌入率和实现直接解密后无损恢复原始图像,提出了基于Paillier的可分离密文域可逆信息隐藏算法.首先图像拥有者利用Paillier算法对图像进行加密后上传云服务器;而后信息隐藏者在云服务器中生成三个零矩阵,通过构造尺寸大小为2×2的填充分块进行信息嵌入;接收方根据不同的密钥,实现信息提取与图像解密的可分离.实验结果表明,相比于传统的可逆嵌入算法,该算法直接解密后不会存在失真的现象,并且最大嵌入率可达到2 bpp.     

基于DWT密文域图像双水印算法

数字水印是保护数字版权的关键技术,本文首先给出双水印算法形式化的定义,然后基于小波变换(DWT)、SM4分组密码算法和Paillier同态密码,设计了一个密文域双水印算法.在嵌入水印时,将载体图像进行三重DWT变换,将频带集分为加密部分、水平高频LH3水印部分和垂直高频HL3水印部分.利用SM4分组密码和Paillier公钥密码分别对加密部分和水印部分频带系数加密,同时利用Paillier公钥密码体制对数字水印信息进行加密,利用最低有效位(LSB)方法,分别在LH3和HL3的密文域嵌入两个用户水印信息.最后DWT小波逆变换后生成含水印的密文图像.在水印提取时,由于Paillier具有同态特性,实现了在解密后的明文提取水印.实验结果表明,该算法具有加解密速度快,水印的不可见性好等特性.     

基于内积加密的双向隐私保护医疗诊断云服务方案

部署于云平台的医疗诊断服务不仅推进了医疗资源的整合,还提高了病情诊断的精准性和高效性,但是该场景用户失去了对个人信息的掌控,对高度敏感的病理数据来说安全与隐私保护是实现基于云平台决断的前提.云端医疗数据的隐私保护可以通过差分隐私、安全多方计算和同态加密等密码学技术实现,避免泄露用户医疗大数据中的隐私信息.差分隐私中引入随机噪声会降低计算精度,安全多方计算技术面临昂贵的通信成本,同态加密需要花费较大的时间加密深度学习模型.本文基于内积加密技术提出一种实现双向隐私保护的医疗诊断云服务方案,不仅保护用户医疗大数据中的个人隐私,而且帮助模型开发方避免云端部署造成的模型信息泄漏风险,甚至能降低隐私保护技术对医疗诊断效率和准确率造成的影响.为了保障用户个人隐私,方案中用户上传密文形态的个人医疗数据到云端服务器,云服务器通过密文数据预测疾病的结果.该方案的疾病诊断服务由云服务器提供并维护,而疾病诊断服务的实现依赖于模型开发方部署到云端的模型.模型开发方使用自行的深度学习算法训练明文形式的数据集,并获得预训练模型,使之可以处理密文形式的数据.实验分析表明,所述模型能完成CRC-VAL-HE-7K数据集...     

量化SIFT和同态加密的隐私保护图像检索方法

提出了一种隐私语义保持的图像内容检索方法,将加密图像中隐私保持尺度不变特征变换(SIFT)的提取方法和二进制SIFT算法融合在一起,不仅保证了上传到服务器端的图像是加密的,同时又能在加密空间保持其隐私语义.对图像进行Paillier同态加密,保证了图像在服务器端和传输过程中的安全性,在加密域提取SIFT特征,并将其用二进制表示,减少存储空间和计算复杂度.实验证明:经原始图像特征提取后生成的二进制SIFT在稳健性测试中获得良好的效果,并且与加密图像特征提取后生成的二进制SIFT保持等距,在明文域和密文域中保持了图像搜索匹配的准确性,在匹配效率上得到提高.     

基于同态加密系统的图像鲁棒可逆水印算法

同态加密技术可用于保护数据隐私并允许对密文数据进行算术操作,在云计算安全上有着很好的应用前景.针对云计算中的隐私保护和数据安全等问题,本文提出了一种基于同态加密系统的图像鲁棒可逆水印算法,主要思想为：1）对原始图像进行分块和利用Paillier加密系统进行加密得到密文图像;2）在加密域中,通过模乘法逆元MMI （Modular Multiple Inverse）方法和查询相应的密文映射表得到每个密文分块的统计量,然后利用同态特性对统计量进行直方图平移来嵌入水印信息;3）在接收方,可从含水印的密文图像的统计量直方图中完整提取水印,并可通过对统计量进行与嵌入过程相反的直方图平移操作来恢复原始密文图像;4）含水印的密文图像在直接解密后可从其统计量直方图中完整提取水印信息和恢复原始图像;5）解密后的含水印图像在受到一定程度的攻击后（如JPEG/JPEG2000压缩和叠加高斯噪声等）,水印仍能正确提取.该算法实现了在不对原始图像进行预处理的情况下可直接在加密后的密文图像中嵌入水印,并可分别在加密域或明文域提取水印和恢复原始密文图像或原始明文图像,而且嵌入的水印对常见的图像处理操作具有一定的鲁棒性.实验仿真结果验证了本文算法的有效性.     

一种保序加密域数据库认证水印算法

加密域水印技术适用于云环境下的隐私保护（加密）和数据安全认证（加水印）.通过结合保序加密、离散余弦变换、密码哈希和数字水印技术,提出了加密域数据库认证水印算法.首先对数据进行保序加密,以达到对敏感数据内容的隐私保护;对加密后的数据进行分组和离散余弦变换处理,然后将交流系数的哈希（Hashing）值作为认证信息嵌入到直流系数中来认证数据的完整性;可通过比对交流系数的哈希值和从直流系数中提取的水印信息,来判断加密数据是否受到篡改.水印嵌入设计很好地结合了保序加密的特性,使得对加密数据的水印嵌入不会影响到明文数据的正确恢复,利用密钥对加水印的加密数据库直接解密可得到原数据库.实验结果表明：所提出的算法不仅能够用于保护数据库中的内容隐私,而且能检测出不同程度的篡改和有效认证数据库数据的完整性.     

基于同态加密的可信云存储平台

基于全同态加密技术的数据检索方法可以直接对加密的数据进行检索,不但能保证被检索的数据不被统计分析,还能对被检索的数据做基本的加法和乘法运算而不改变对应明文的顺序,既保护了用户的数据安全,又提高了检索效率。文章就是针对上述问题提出的一个系统级解决方案,主要致力于解决云存储系统中信息的安全存储与管理问题。为实现此目标,该方案采用了同态加密算法,以及在这种算法基础上提出的一种密文检索算法,既保证了用户数据的安全性,又保证了服务器能够对存储的用户密文直接进行操作,实现了对密文的直接检索,平衡了云存储系统中保证用户数据的安全性和服务于云计算之间的关系。     

一种云环境中密文数据的模糊多关键词检索方案

越来越多的企业和个人用户将大量的数据存储在云服务器。为了保障数据隐私,重要数据以密文形式存储在云端,但却给数据检索操作带来严峻挑战。传统的基于明文的检索方案不再适用,已有的基于密文的检索方案存在不支持模糊检索或多关键词检索、效率较低、空间开销较大、不支持检索结果排序等问题。因此,研究安全高效的密文检索方法具有重要意义。提出了一种新的云环境中密文数据的模糊多关键词检索方案,该方案能够从云服务器上检索出包含有指定多个关键词的密文,支持模糊关键词检索,并且不会向云服务器和其他攻击者泄露与数据和检索相关的任何明文信息;使用计数型布隆过滤器和MinHash算法构建索引向量和查询向量,使得索引构建和查询过程更加高效,且排序结果更加准确。安全性分析和性能评估表明该方案具有高安全性、可靠性、检索效率和准确率。     

云环境中基于目标检测的密文图像检索方案

越来越多的企业和个人用户选择将大量的图像文件存储在云服务器中,并提供图像的检索和共享功能。为了保障所存储的重要图像信息不被窃取,图像文件以加密的形式存储在云服务器中,这给图像的检索操作带来了挑战。传统的明文检索方案已经无法适用,并且如何保证大量密文图像数据的检索效率和精确度也是一个重要问题。针对上述问题,提出了一种云环境中基于目标检测的密文图像检索方案,利用基于深度学习的目标检测模型Faster R-CNN对图像精确提取关键词集合和特征向量,使用关键词集合对图像集合粗分类,使用多重线性映射对关键词加密并构建安全索引,以高效检索出匹配的图像集合,再对图像特征向量精确匹配,实现图像的细分类,以检索出最终的图像。安全性分析和性能评估表明该方案具有高安全性、检索效率和精确度。     

A privacy-preserving multi-keyword ranked retrieval scheme in cloud computing

ABSTRACT

Big data and cloud computing could bring security problems. In order to ensure data security and user privacy, people would choose to store data in the cloud with ciphertext. How to search data efficiently and comprehensively without decryption has become the focus of this paper. In this paper, we propose an efficient privacy protection scheme. In this scheme, Elliptic Curve Cryptography (ECC) is adopted to encrypt the data. It can reduce the computing cost of encryption and decryption uploading the encrypted files and indexes to the cloud server. Then it can authorize users to generate trap door using hash conflict function, and send it to Cloud Service Provider (CSP) for searching for matched ciphertext. The CSP uses the Apriori algorithm to extend keywords and search index to match the ciphertext. In this paper, we will use the Apriori algorithm to extend the keywords’ semantics, match the index list based on these keywords, and return the requested file-set which is more consistent with the user’s search. Experiments show that compared with traditional methods, files can be encrypted, decrypted, and recovered more quickly when we use this method. It can also ensure the privacy of data and reduce the communication overhead.     

新的基于双混沌系统和压缩感知的图像加密算法

图像加密技术在当今多媒体应用和互联网信息安全传输中发挥着重要作用,但存在一些问题。多数图像加密算法存在密文图像在传输过程中占用带宽较高、图像加密速度慢、图像加密算法没有与明文关联、没有完备密文反馈机制等问题,这些问题影响着图像加密算法的安全性和易用性。为了解决上述问题,对压缩感知技术和混沌系统进行了研究,提出了一种新的基于双混沌系统和压缩感知的明文关联的图像加密算法。采用明文图像关联密钥,将明文图像哈希值与Logistic混沌系统参数进行关联;采用离散小波变换对明文图像进行稀疏处理;通过Logistic混沌系统生成随机测量矩阵,结合压缩感知技术和随机测量矩阵对图像进行一次加密,得到中间图像;对中间图像再次进行哈希,与明文图像哈希值共同关联Rucklidge混沌系统初值;使用Rucklidge混沌系统和加密算法控制中间图像进行二次加密,得到密文图像。加密算法是一种新的明文关联加密算法,该算法使用图像自身像素值控制中间图像置乱,可以增强明文关联,建立密文反馈机制。仿真结果和性能分析表明,所提算法加密性能良好,加密后图像可按照压缩比例进行压缩,有效减小密文图像尺寸,且可以很好地抵抗已知明文攻...