一种基于同态加密的视频安全卷积计算系统及方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及媒体信息安全处理领域，具体是一种基于同态加密的视频安全卷积计 算系统及方法。
【背景技术】
[0002] 近年来，云计算技术不断发展，已经深入各个领域，比如能源、娱乐、电力等行业。 快速高效的计算服务是云计算提供的核心服务之一，用户的计算任务提交给云服务器集 群，集群计算后再将计算结果反馈给用户，就仿佛用户在本地完成这些计算一样。然而，这 些计算任务中如果包含着用户的隐私，就有可能通过云端的存储器或运算器发生泄密。数 据隐私问题和数据安全问题成为云计算实用化的关键问题。
[0003] 随着摄像技术的发展，获取更清晰的视频成为可能，更清晰的视频意味着其在进 行某种图像处理时的运算量变的更大，本地终端会成为提升性能的瓶颈。将云计算应用于 视频处理之中，可以有效的提升处理效率。但是视频往往是一种包含用户隐私的数据，如个 人视频，企业监控等，一般都将进行加密，但是加密后的视频又无法直接使用现有的一般图 像算法进行计算，比如卷积计算。
[0004] 同态加密允许人们对加密后的数据进行特殊的运算，其得到的处理结果解密后与 对明文直接运算得到的结果一致，从而解决了对密文的计算问题，因此在云计算中引入同 态加密技术能有效解决云计算的数据隐私与安全问题。
[0005] 现有的同态加密方案中普遍无法直接使用已知的、好的图像处理方法。比如说待 加密图像使用一种经典的图像处理算法可得到预期结果图，待加密图像经过同态加密方案 加密后的密文图像，再使用这种经典的图像处理算法进行处理后，再解密则得不到预期结 果图。
[0006] 针对这一局限性，本发明提出一种基于同态加密的视频安全卷积计算系统及其方 法，具体为设计一种同态加密方法和系统，用于加密视频图像，同时可使用已知的图像处理 方法一一卷积，进行密文图像的操作，解密后得到的图像与原图像直接卷积得到的结果一 致。本方法引入了云计算系统，因此也保证了运算性能。
【发明内容】
[0007] 针对现有同态加密处理图像时无法使用已知图像处理算法的问题，本发明提出一 种基于同态加密的视频安全卷积计算系统及方法，本方法能直接使用已知的卷积算法对图 像进行处理，卷积算子也不用作专门的变换。
[0008] 为了达到上述目的，本发明采用的技术方案为：
[0009] 一种基于同态加密的视频安全卷积计算系统，其特征在于：包括有终端、云服务系 统；所述的终端包括有依次连接的摄像头、帧处理单元、加密单元、通信单元、解密单元；所 述的云服务系统包括有中心控制系统、多个云资源池，其中云资源池内包含若干云服务器 和其他必要的计算及存储资源；终端通过通信单元与云服务系统进行通信。
[0010] 一种基于同态加密的视频安全卷积计算方法，其特征在于，具体包括以下步骤：
[0011] (一）、在本地终端中的运算过程包括以下步骤：
[0012] 步骤1，摄像头采集视频数据；
[0013] 步骤2,帧处理单元将视频数据加工处理成图像帧，图像帧的像素点个数为nXm， 此图像记为I，图像内所有像素点的像素值之和记为M，将图像送至加密算法单元进行计 算；
[0014] 步骤3,单幅的图像帧由加密算法单元进行加密，加密的过程按照如下步骤进行
[0015] 步骤3. 1，加密算法单元针对应用场景选取卷积算子H，为1:行XI2列的矩阵； [0016] 步骤3.2,加密算法单元随机生成密钥空间K，K中共有q个密钥，并且互素；集合 K表不为：
[0017]K= {(k0,k" ? ? ?，k" ? ? ?，kj，? ??，kj| 1 <i<j<q，1 <kM，GO)(k"kj) =1}，
[0018] 其中q的值已经预先设定好，并且小于等于总的可用云资源池的个数；
[0019] 步骤3. 3,加密算法单元计算夂=/十("X/Umod256，其中r是随机数，?表示图 像I上每一个像素点的值都与rXh的结果进行一次加法运算，计算后的结果再与256进 行模运算；所有经过计算的像素点上的值变化了，像素点的物理位置没有改变，将此时的图 像记为，此图像像素点个数仍为nXm，称为中间图像；
[0020] 步骤3. 4,加密算法单元计算
[0021]
[0022] 表示中间图像上每一个像素点的值与密钥h进行模运算，所得结果再与256进 行模运算，像素点上的值变化了，像素点的物理位置没有改变，得到密文图像，记为Ci;当k: 至kq都被计算后，得到密文图像集合C:
[0023] C= (C1；C2, . . . ,Cq),
[0024] 其中每一个Q都是一幅密文图像，密文图像像素点个数都为nXm;
[0025] 步骤4,密文图像集合C连同卷积算子H及计算要求通过通信单元发给云服务系 统；
[0026] (二）、在云服务系统中的运算过程如下：
[0027] 步骤5,图像处理算法按照以下步骤进行：
[0028] 步骤5.1，云服务系统中的中心控制系统将密文图像集合C拆解成单幅密文图像 Q，一幅密文图像Q与一个算子H发往一个云资源池；
[0029] 步骤5. 2,每一个云资源池内根据已知的图像卷积算法，数学表达式如下：
[0030]
[0031] 其中C(x,y)表示待操作的点在图像中的坐标，H(i,j)表示算子H中坐标（i,j)上 的数，每一个云资源池根据发来的计算要求，带入参数(^与H进行计算，计算得到密文结果 图像Gy此过程记为Gi= <C i，H>，表示密文结果图像Gi是由密文图像C i与算子H经过卷积 得到；所有的密文结果图像组成密文结果图像集合：
[0032] G = (G" G2, ? ? ?，Gq)，
[0033] 每一个密文结果图像的像素点个数为nXm ;
[0034] 步骤5. 3,云服务系统将结果图像集合G传回终端；
[0035] (三）、终端收到密文结果图像G后的处理过程步骤如下：
[0036] 步骤6,解密算法按照以下步骤进行：
[0037] 步骤6. 1，终端将传回的密文结果图像集合G送入解密算法单元解同余方程组：
[0038]
[0039] 每一个密文结果图像的像素点上的值与相应的密钥进行模运算，其结果再与256 进行模运算，像素点上的值变化了，像素点的物理位置没有改变，得到中间结果图像，记为 Y m，其像素点个数为nXm ;
[0040] 步骤6. 2,解密算法单元计算h，得最终结果图像I'，这与原图像I和H算子 直接卷积得到的结果相同，也就是I' =〈I，H>;
[0041] 步骤7,输出结果图像I'。
[0042] 一般同态加密方法无法使用现有的图像算法加工密文，也得不到预期处理结果， 而本发明的处理方法优点就在于，经过本方法加密后的图像仍可采用现有卷积算法进行图 像计算，且本方法引入了云计算系统，因此也保证了处理的性能。
【附图说明】
[0043] 图1是本发明系统各主要单元连接示意图与数据流向示意图。
[0044] 图2是本发明云服务系统数据流向示意图。
【具体实施方式】
[0045] 下面将结合附图和实例对本发明进行进一步的详细说明。
[0046] 如图1、2,一种基于同态加密的视频安全卷积计算系统，包括有终端、云服务系统； 终端包括有依次连接的摄像头1、帧处理单元2、加密单元3、通信单元4、解密单元5 ;云服 务系统包括有中心控制系统6、多个云资源池7,其中云资源池7内包含若干云服务器和其 他必要的计算及存储资源；终端通过通信单元4与云服务系统进行通信。
[0047] 一种基于同态加密的视频安全卷积计算方法，具体包括以下步骤：
[0048] 本发明所述的方法在本地终端中的运算过程包括以下步骤：
[0049] 步骤1，摄像头采集视频；
[0050