隨著大數據和云計算時代的到來,越來越多的企業(yè)和個人用戶選擇將大量的圖像文件存儲在云服務器中,并提供圖像的檢索和共享功能,這樣不僅能夠節(jié)省大量的本地空間,云服務器強大的計算能力也能為用戶之間的數據共享提供高效的數據檢索與傳輸的服務。然而云服務器中的安全問題日益突出,目前較為認可的做法是在數據上傳到云服務器之前先進行加密處理。但是加密后的數據是不能夠再用傳統的明文檢索方式,并且加密后的數據雖然不能被云服務器窺視,但是并不能阻止云服務器對數據進行未經用戶允許的操作,即數據的完整性可能會遭到云端的破壞。因此,研究并設計一種能夠在云環(huán)境中安全高效的圖像檢索方案具有重要意義。針對上述問題,本文提出了一種在云環(huán)境下基于目標檢測的密文圖像檢索方案（Ciphertext image Retrieval scheme based on Object detection in Cloud environment,CROC）,具體分為基礎方案（CROC-B）與擴展方案（CROC-E）。在CROC-B中采用了目標檢測的深度學習模型對圖像進行預處理,得到的關鍵詞集合不僅能大致分類圖像,加快檢索效率,而且生成的圖像... 

【文章來源】：武漢科技大學湖北省

【文章頁數】：59 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第1章 緒論
    1.1 課題研究背景與意義
    1.2 研究現狀
        1.2.1 云計算與區(qū)塊鏈的發(fā)展
        1.2.2 密文關鍵詞的檢索
        1.2.3 密文圖像的檢索
        1.2.4 基于區(qū)塊鏈的加密檢索
    1.3 本文主要工作
    1.4 論文結構安排
第2章 云環(huán)境中密文圖像檢索理論基礎
    2.1 目標檢測模型
    2.2 加密基礎
        2.2.1 密鑰體系
        2.2.2 數學理論
    2.3 區(qū)塊鏈組成
    2.4 Fabric介紹
    2.5 本章小結
第3章 CROC-B設計與實現
    3.1 方案概述
        3.1.1 系統模型
        3.1.2 威脅模型
        3.1.3 設計目標
        3.1.4 總體設計
    3.2 算法實現
    3.3 操作流程
    3.4 安全性分析
    3.5 性能評估
        3.5.1 實驗環(huán)境
        3.5.2 密文關鍵詞性能對比
        3.5.3 密文圖像檢索對比
        3.5.4 動態(tài)操作開銷對比
    3.6 本章小結
第4章 CROC-E設計與實現
    4.1 方案概述
        4.1.1 提出問題
        4.1.2 方案擴展
    4.2 圖像存儲流程
    4.3 圖像檢索流程
    4.4 圖像動態(tài)更新
    4.5 安全性分析
    4.6 性能評估
    4.7 本章小結
第5章 總結與展望
    5.1 總結
    5.2 展望
致謝
參考文獻
附錄1 攻讀碩士學位期間發(fā)表的論文
附錄2 攻讀碩士學位期間參加的科研項目
詳細摘要


【參考文獻】：
期刊論文
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本文編號：3010312