基于秘密共享的海洋遥感影像云存储技术研究

摘要

随着遥感技术的发展，海洋遥感影像数据以 TB级/天的规模增加。而云存储环境的超大存储空间、价格低廉、部署方便等优点，为海量海洋遥感影像的存储和管理带来机遇，越来越多的用户选择将海量影像数据存储移植到云中。海洋遥感影像具有大批量、大尺度和高敏感等特性，实际应用中海洋遥感影像中的港口、近海岸以及海岛信息是影像数据的核心，也是影像数据变动的敏感区域。因此敏感区影像的安全与准确对海洋环境变化、资源配置、灾害预警及救援等具有指导意义。但云存储环境的开放性让遥感影像数据的管理者失去了对数据的安全性控制。因此，如何确保云存储环境下的重要且敏感的海洋遥感影像的机密性成为关键。
　　秘密共享方案普遍应用在数据安全、防止权力滥用方面，尤其对重要且敏感信息的安全保密。然而采用传统的秘密共享技术对秘密数据进行恢复的过程中，虚假子秘密的存在会导致恢复后的秘密质量低劣，极大地降低了恢复后秘密影像数据的准确性。
　　基于此，文中首先以保障云环境下海洋遥感敏感数据的安全性为前提，结合哈希函数对数据变化的敏感特性，提出一种基于秘密共享的影像认证方案。将哈希函数与(k,n)门限秘密共享方法相结合，检测敏感区影像变化，并对加密前和恢复后的影像进行一致性验证，保护加密影像数据的机密性。同时，为避免n个子秘密中，因多于n-k个子秘密的篡改或丢失，造成敏感区影像不可恢复情况的发生，采用对敏感区影像进行分块的策略，对每个子影像块做进一步的秘密共享处理，以保证部分影像的无损恢复。通过实验对比分析，本文提出的安全认证方案可以有效防止秘密恢复过程中的欺诈行为，同时可获得比传统方法更高的遥感影像云存储安全性。
　　然而，在实际场景中不同的参与者存在着职位或者权力大小的区别，加权秘密共享的提出可有效解决参与者因地位不同而造成权重不均衡问题。为解决带权门限问题，本文引入Mignotte数列，并根据权重将其等价扩展为O-Mignotte，提出一种敏感区海洋遥感影像加权门限秘密共享方案。结合海洋遥感影像的大批量、大尺度特性，文中以基于影像灰度值量化得到的哈希值为单位对秘密影像进行处理生成影子影像。实验结果表明无论参与者的权重大小如何，每位参与者成员只需保管一个秘密份额，与权重大小无关，大大简化了子秘密的管理，加强了方案的安全性和实用性。
　　现有门限方案中，存在集合发生动态变化时造成的灵活性差问题，文中提出一个动态加权门限方案。通过引入公告牌（NB）发布一些辅助信息，支持参与者成员集合的动态变化，即当参与者加入或者离开，不必重新给其他参与者分配子秘密。当成员个数发生变化时，无需重新计算剩余者的子秘密，只需重新计算并发布相关的辅助信息，并生成子秘密的影子信息即可，保证了子秘密的重用性，使得方案易于控制并具有较高的灵活性性和实用性。
　　本文主要创新及研究内容描述如下：
　　1、将哈希函数与(k,n)门限秘密共享方法相结合，检测敏感区影像信息变化，并对加密前和恢复后的影像进行一致性验证，保护加密影像数据的机密性。同时，为避免n个子秘密中，因多于n-k个子秘密的篡改或丢失，造成敏感区影像不可恢复情况的发生，采用对敏感区影像进行分块的策略，对每个子影像块做进一步的秘密共享处理，以保证部分影像的无损恢复。
　　2、为有效解决参与者因地位不同而造成权重不均衡问题，提出一种敏感区海洋遥感影像加权门限秘密共享方案，通过引入Mignotte列并对其进行扩展，对秘密影像进行量化处理生成影子影像，并基于中国剩余定理对影像进行恢复，加强方案的安全性和实用性。
　　3、为克服成员变化时灵活性差的问题，文中提出一种面向海洋遥感影像的动态加权门限秘密共享方案，当成员加入或离开都不必重新计算其他子秘密，只需重新生成子秘密的影子信息来完成影像的恢复，增强方案的灵活性和实用性。

目录

声明

第一章 绪论

1.1研究背景

1.2图像秘密共享方案的国内外研究现状

1.3秘密共享体制面临的问题与挑战

1.4研究内容

1.5论文组织结构

第二章 云环境下基于秘密共享的海洋遥感影像认证方案

2.1 引言

2.2 问题的描述与定义

2.3 云环境下海洋遥感影像秘密共享方案

2.4基于遥感影像灰度值的哈希算法

2.5海洋遥感影像的秘密共享算法

2.6实验结果与分析

2.7本章小结

第三章 基于Mignotte数列的带权门限影像秘密共享方案

3.1引言

3.2 带权门限访问结构

3.3基于扩展Mignotte序列的加权门限秘密共享方案

3.4 Mignotte门限秘密共享

3.5 实验结果与分析

3.6 本章小结

第四章 动态加权门限秘密共享方案

4.1 引言

4.2动态带权重的门限秘密共享

4.3 动态带权重的(ω,t,n)门限海洋遥感影像秘密共享

4.4 方案分析

4.4 本章小结

第五章 总结与展望

5.1 总结

5.2 展望

参考文献

附录

致谢