【《图像同态加密算法分析的国内外文献综述》1800字】

图像同态加密算法研究的国内外文献综述近些年，云端的发展已日趋成熟，它具有强大的计算能力，可以帮助人们进行复杂的计算，但基于对用户数据隐私的保护，关键问题是云计算强大计算能力的利用，在这种迫切的需要下，完全同态加密到来。从数学上讲，同态是维持运算，即运算结果的顺序改变，最终的结果是完全相同的。通过全同态加密算法，用户可先对数据进行加密，并允许服务器（如“云”）对密文进行任何基于计算机的运算（包括加法和乘法），结果是相应明文的有效密文，这一特性非常重要。为了保护信息的安全性，采用完全同态加密，可以对密文进行同态计算，然后进行解密，这样就不需要对密文进行高代价的解密；同态加密允许无密钥计算密文，不仅可以降低通信成本，还可以转移计算任务来补偿各方的计算成本；由于同态加密，解密者只能知道最终的结果，而不能知道任何能提高信息安全性的运算过程。因此同态加密在一定程度上提高了安全性。由于科研人员的不断努力研究各种理论以及加密算法，全同态加密算法的发展正不断前进向前。由于全同态加密可以很好实现用户的安全性与隐私性，它一提出就作为密码学领域的一个公开问题，被称为“密码学的圣杯”。随后，许多密码学家、科研学者对全同态加密有了很深的兴趣，不断地研究理论，并获取了许多理论成果。并且留给后人了许多深奥问题，比如理想格上的理想陪集问题、整数上的近似最大公因子问题。目前，图像处理可结合全同态加密，对用户的隐私保护起到至为重要的作用。图像处理是云计算中非常重要的一步，已有许多科研人员提出了图像特征提取算法。然而，大部分人计算和容量资源有限。目前可将这些海量数据外包给云端，云端图像检索系统可根据相应算法提取图像特征描述向量来比较不同图像，然而每个图像一般由很长的特征向量来描述，意味着云端的计算量也相应的增加。目前图像特征提取不能很好的保护用户隐私。假如通过云端计算后，提取的特征向量不会表示出图像的相关信息，在近几年相关研究人员的努力下，可通过图像特征描述符来描述一副图像，并且和原有图像有很高的匹配度。因此在外包给云端计算时，需要考虑保护原有图像数据的隐私，不能让云端获取图像中的相关敏感信息。Hsu等人在之前提出隐私保护的SIFT特征提取方案，该方案代价过去太大，并且不具有很强的安全性，Qin对该算法进行改善。尽管改善后的方案隐私性有所提高，但是改善后，算法的算法复杂度不太理想。对于外包给云端的图像检索，大部分都是基于关键字进行检索，但是这样的检索方式过于繁琐导致效率低下，且没有保护图像隐私。部分系统是基于同态加密来计算向量距离，这样做的代价是巨大的，把运算结果交付给云端，会泄露用户数据。目前，简单的同态加密方案并不能很好解决图像检索问题。在对图像的隐私保护应用中，云端对于图像的特征提取尤为重要，目前，许多科研学者已研究出许多算法，全局特征提取算法有ORB,部分特征提取算法有SIFT和HOG等。对于海量级的云端图像搜索，需要效率高并且隐私性很强的检索匹配方案，现有的部分系统选择使用关键字和元数据对图像标记，在目前一些加密标记下，通过算法提取标记，来完成搜索，还有部分系统采用同态加密计算私有向量距离。这些系统都不能很好地实现基于图像特征的目标搜索，因为这种算法的代价过于太大，会很轻易导致数据结果丢失，且运算繁琐、效率低下。针对以上图像检索会出现的问题，Zhang提出了多层次同态加密方案PIC，PIC对于云计算而言，计算速度快，算法过程不冗余，但一定的缺陷，会将计算结果泄露给云端。参考文献曲永宇,刘清,郭建明,周生辉.基于HOG和颜色特征的行人检测[J].武汉理工大学学报,2011,33(04):134-138.尚俊.基于HOG特征的目标识别算法研究[D].华中科技大学,2012.慕春雷.基于HOG特征的人脸识别系统研究[D].电子科技大学,2013.李星,郭晓松,郭君斌.基于HOG特征和SVM的前向车辆识别方法[J].计算机科学,2013,40(S2):329-332.周科嘉.基于HOG特征和模板匹配的行人检测与跟踪研究[D].吉林大学,2014.[王镇.基于HOG特征的人脸表情识别算法研究[D].南京邮电大学,2015.叶志坚.基于图像特征提取和描述的匹配算法研究[D].广东工业大学,2018.冯亚沛.基于内容的图像特征提取及应用[D].浙江大学,2018.李欣怡.基于深度网络的图像特征提取及应用[D].江南大学,2018.莫冬梅.基于广义正则稀疏回归的图像特征提取[D].深圳大学,2018.杨佳晴.基于场景配准的图像特征提取算法研究[D].电子科技大学,2019.吴泽.基于HOG和改进颜色直方图的工业反应釜液面状态识别算法研究[D].杭州电子科技大学,2019.田佳莉,常丽.基于颜色空间和Hu不变矩的图像检索方法[A].中共沈阳市委、沈阳市人民政府.第十七届沈阳科学学术年会论文集[C].中共沈阳市委、沈阳市人民政府:沈阳市科学技术协会,2020:6.和文辉,李易,吴志庆,窦昊,陆冠严.基于颜色特征和不变矩的图像检索[J].电脑知识与技术,2018,14(27):173-175.[1]CamposS,SmithT,DavisAL,PusicMV,ShouldiceM,BrownJ,LeganoL,PecaricM,BoutisK.PrepubescentFemaleGenitalExaminationImages:EvidenceInformedLearningOpportunities.[J].Journalofpediatricandadolescentgynecology,2020.[1]MahmoodToqeer,ShahMohsin,RashidJunaid,SabaTanzila,NisarMuhammadWasif,AsifMuhammad.Apassivetechniquefordetectingcopy-moveforgeriesbyimagefeaturematching[J].MultimediaToolsandApplications,2020,79(43-44).[1]ZengHao,ChenLinyan,HuangYeqian,LuoYuling,MaXuelei.IntegrativeModelsofHistopathologicalImageFeaturesandOmicsDataPredictSurvivalinHeadandNeckSquamousCellCarcinoma.[J].Frontiersincellanddevelopmentalbiology,2020,8.[1]AthraaH.Farhan,FarhanAthraaH.,KamilMohammedY..TextureAnalysisofBreastCancerviaLBP,HOG,andGLCMtechniques[J].IOPConferenceSeries:MaterialsScienceandEngineering,2020,928(7).[1]BinZhao,LianruGao,WenzhiLiao,BingZhang.Anewkernelmethodforhyperspectralimagefeatureextraction[J].Geo-spatialInformationScience,2017,20(