一种云存储中图像隐私保护的方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种云存储中图像隐私保护的方法及系统，首先用户在上传图像数据时，云端前置插件对图像进行盲化，然后在上传云服务器保存，同时以二维码形式保存图像去盲的密钥，用户可以在任何终端设备上提取图像，只要通过扫描二维码，就可以对下载到终端设备上的图像数据进行去盲。本发明专利技术解决了图像在云端存储过程中敏感信息泄露问题，同时系统具有规模小，处理速度快，有很好的加密强度等特点。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于云计算安全
，设及一种保护图像安全和隐私的方法及系统， 具体设及一种基于图像矩阵盲化的加密方法和云端存储方法及系统。
技术介绍
云被视为下一代互联网发展的框架，云存储W低成本提供大规模的数据存储和应 用服务使其成为互联网最热口的技术之一。许多知名的互联网公司，如微软、亚马逊、苹果、 谷歌等都开始提供收费的云存储服务。随着云存储服务的逐渐普及，用户自身数据的隐私 和安全也面临着诸多威胁。 2012年8月，苹果公司的iCloud云服务受到黑客攻击，黑客再破解用户密码之后， 窃取用户隐私信息，删除部分用户资料，导致用户敏感信息泄露和数据丢失。2011年4月， Amazon的EC2云计算服务器被黑客租用，对Sony PlayS化tion网站进行攻击，造成大规模用 户数据泄露。2011年12月国内最大的开发者社区CSDN.肥T，国内知名社区网站天涯网被黑 客攻击，4000万用户密码遭到泄露，而用户密码均已明文方式保存在服务器。云服务由于自 身的开放性、资源集中性，大量黑客们不停挖掘云服务商的漏桐，期望获得有价值的数据， 使得隐私泄露事件频发。同时，云服务器内部操作的不透明性，云可能会故意收集用户隐私 信息或者其他不诚实的行为，如节约服务器资源而偷懒。隐私保护和数据安全成为云服务 发展的急需解决的瓶颈之一。 图像作为云端最容易泄露的用户数据之一，具有内容直观，数据量大，一旦泄露对 用户隐私危害严重等特点。云服务商从自身成本考虑，云端图像数据大多已明文保存，云不 诚实的行为可W查看图像数据，黑客也可能窃取云端数据，泄露用户隐私。因此对图像进行 加密存储，使云服务商无法识别图像信息，对图像解密有很大难度，成为保护图像隐私主要 的手段。在图像加密中，主要关屯、的是图像加密的强度和加密、解密的开销，包括时间开销 和计算量的大小。目前使用较多的图像加密方案包括基于像素置换的加密、基于秘密分割 的机密、基于现代密码体质的加密、基于混浊的加密等方法。[000引在传统将图像加密上传云存储过程中，用户在将图像数据上传到云服务器之前， 在本地先手动使用图像加密工具对要存储在云端的图像进行加密，当把图像从云服务器中 下载到本地设备之后，再使用工具对加密图像进行解密操作。运种方案给用户带来了许多 额外的操作，图像加密、解密需要手动完成，而且加密、解密的速度也是在使用云服务过程 中影响用户体验的重要环节。 因此在图像数据在云服务器端存储时，不仅要保护数据隐私和安全不被泄露，同 时还应该设计更加方便、快捷的加密系统供用户使用云服务。
技术实现思路
为了解决上述技术问题，本专利技术提供了一种云服务过程中对图像加密强度高、速 度快、在云存储过程中用户操作简易、密钥方便保存和传输方便、能实现多终端图像提取的 图像加密方法及系统。 本专利技术的方法所采用的技术方案是:一种云存储中图像隐私保护的方法，其特征 在于，包括W下步骤： 步骤1:图像增补； 对要上传云服务器的mXn像素的图像I，将其扩展为MXM的等像素矩形图像Γ，其 中M〉m，M〉n，增加的像素点用随机彩色图像进行增补；原图像I在增补图像Γ的相对位置用 坐标(x，y)表示； 步骤2:提取图像像素矩阵；[001引对增补图像I '提取RGB像素矩阵，分别得到增补图像Γ的立个像素矩阵:Mr、Mg、Mb; 步骤3:生成随机置换数，生成6个盲化矩阵P1，P2, . . .，P6; 步骤4:对像素矩阵进行盲化； 将步骤2中得到的Ξ个分量矩阵进行盲化，分别乘W步骤3中生成的盲化矩阵，得 到:Ξ个新的矩阵，其中Χ，Υ，Ζ包含原图像 的所有信息； 步骤5:合成盲化图像； 将ΜΧΜ矩阵Χ，Υ，Ζ重新合成一张盲化图像Ii;经过盲化后的图像Ii直观上不会泄露 任何用户隐私，对于云服务器和黑客来说，在不知道盲化矩阵P1，P2, ...，P6的情况下，企图 通过图像Ii恢复出原图像矩阵Mr、Mg、Mb的概率是极低的。 步骤6:图像裁剪、上传； 对步骤5中合成的盲化图像Ii进行裁剪，将Ii切割为m'Xn'像素的图像12,图像裁 剪应不破坏原图像I的完整性，同时将图像12上传云服务器保存，其中m'〉m，n'〉n; 步骤7:生成解码密钥； 将步骤1当中增补后的矩形图像像素值M，原图像与增补图像的相对位置坐标(X， y)，W及步骤3当中生成的6个盲化矩阵pi，p2,.. .，P6-起作为解密密钥保存在一张二维码 图像中。 作为优选，步骤3中所述的生成随机置换数，其具体实现包括W下子步骤：[002引步骤3.1 :构造6个随机置换数町，312，. . .，31日，其中： JTie{l，....，n}，i = l，2...，6;[002引步骤3.2:构造6个非零随机数集合{曰1,曰2，...，曰。}，{131,62，...，13。}，山1，。2，...， Cn} , { dl , (I2 , . . . , dn} ?{θ1,θ2, . . . , θη} . . . ,fn}； 步骤3.3:定义函数3,.,=()，以^.)'），(),.，二1，(-、-二.)·）； 步骤3.4:生成6个盲化矩阵pi，ρ2，. . .，Ρ6，其中：其中pi，p2, . . .，P6为容易求逆的矩阵，其逆矩阵分别为： 作为优选，步骤5中所述的将MXM矩阵Χ，Υ，Ζ重新合成一张盲化图像Ii的具体实现 过程如下:将矩阵X，Y，Z对应位置上的像素值存入一个Ξ维数组(Rx，Ry，Rz)中，调用函数对 每一个像素点上的Ξ基色进行合成，将合成之后的RGB值存入图片缓冲区的对应位置，依次 对每一个像素点进行如上运算直到重新合成图像II。 本专利技术的系统所采用的技术方案是:一种云存储中图像隐私保护的系统，其特征 在于:包括图像盲化加密模块和图像去盲解密模块； 所述图像盲化加密模块包括： 图像增补模块：用于将待上传云服务器的mXn像素原图像I扩展为一张 MXM的等 像素矩形图像Γ，增加的像素点用随机彩色图像进行增补； 图像像素提取模块:用于提取增补图像Γ的RGB像素矩阵，分别得到增补图像Γ的 Ξ个像素矩阵:Mr、Mg、Mb; 图像盲化模块:用于生产随机置换数町，咱，...，邮，生成6个盲化矩阵pi，p2, . . .，P6; 对增补图像Γ的Ξ个像素矩阵分量盲化，得到义二巧Ms换1，:F二= A姐6拓1 Ξ个新的矩阵;对Ξ个Μ X Μ的盲化矩阵X，Y，Z重新合成一张盲化图像Ii; 图像裁剪模块:用于对合成的盲化图像Ii进行剪裁，将Ii切割为m'Xn'像素的图像 12,同时将图像12上传云服务器保存； 解码密钥生成模块：用于将图像增补模块中扩展后的矩形图像像素值M，原图像 与增补图像的相对位置坐标(x，y)，W及图像盲化模块中生成的6个盲化矩阵pi，p2，...，p6 一起生成解密密钥保存在一张二维码图像中；[004引所述图像去盲解密模块包括： 图像增补模块:用于提取解码密钥中的矩形图像像素值M，将下载到本地和移动终 端像素为m'Xn'的盲化图像12扩展为一张 MXM的等像素矩形图像13,增加的像素点用随机 彩色图像进行增补； 图像像素提取模块：用于提取增补图像13的RGB像素矩阵，分别得到增补图像13的 Ξ个像素矩阵:M'r、M'g、M本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种云存储中图像隐私保护的方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：图像增补；对要上传云服务器的m×n像素的图像I，将其扩展为M×M的等像素矩形图像I'，其中M>m,M>n，增加的像素点用随机彩色图像进行增补；原图像I在增补图像I'的相对位置用坐标(x,y)表示；步骤2：提取图像像素矩阵；对增补图像I'提取RGB像素矩阵，分别得到增补图像I'的三个像素矩阵：MR、MG、MB；步骤3：生成随机置换数，生成6个盲化矩阵p1,p2,...,p6；步骤4：对像素矩阵进行盲化；将步骤2中得到的三个分量矩阵进行盲化，分别乘以步骤3中生成的盲化矩阵，得到：X=p1MRp2-1,Y=p3MGp4-1,Z=p5MBp6-1]]>三个新的矩阵，其中X，Y，Z包含原图像的所有信息；步骤5：合成盲化图像；将M×M矩阵X，Y，Z重新合成一张盲化图像I1；步骤6：图像裁剪、上传；对步骤5中合成的盲化图像I1进行裁剪，将I1切割为m'×n'像素的图像I2，图像裁剪应不破坏原图像I的完整性，同时将图像I2上传云服务器保存，其中m'>m,n'>n；步骤7：生成解码密钥；将步骤1当中增补后的矩形图像像素值M，原图像与增补图像的相对位置坐标(x,y)，以及步骤3当中生成的6个盲化矩阵p1,p2,...,p6一起作为解密密钥保存在一张二维码图像中。...

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：张明武，付建玮，赵玲，
申请(专利权)人：湖北工业大学，
类型：发明
国别省市：湖北;42