一种基于多云端的图片存储方法和系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于多云端的图片存储方法和系统，本方法和系统通过将一张要保存的原图，进行干扰变换，得到初步加密的图片，采用哥德尔编码技术将加密后图片分存成一定数量的子图，将这些子图保存在云端，替代将原图保存在云端的方法，解决云端存在安全隐患的问题同时实现了用户图片的隐私保护和安全存储。

【技术实现步骤摘要】
【专利摘要】本专利技术公开了一种基于多云端的图片存储方法和系统，本方法和系统通过将一张要保存的原图，进行干扰变换，得到初步加密的图片，采用哥德尔编码技术将加密后图片分存成一定数量的子图，将这些子图保存在云端，替代将原图保存在云端的方法，解决云端存在安全隐患的问题同时实现了用户图片的隐私保护和安全存储。【专利说明】—种基于多云端的图片存储方法和系统
本专利技术涉及云端图片处理领域和云端隐私保护领域，特别涉及一种基于多云端的图片存储方法和系统。
技术介绍
随着存储系统由本地直连向着网络化和分布式的方向发展，并被网络上的众多计算机共享，使存储系统变得更易受到攻击，相对静态的存储系统往往成为攻击者的首选目标，达到窃取、篡改或破坏数据的目的。 云端存储是一种网络线上存储的模式，即把资料存放在通常由第三方代管的多台虚拟服务器中，用户可以随时随地在线管理自己的文件，对终端没有固定的限制，方便快捷。但对于用户个人的隐私文件的保存，云端能否做到安全还是存在争议的。 经过对云端的研究发现，表明云端是存在安全隐患的。首先是个人隐私泄露隐患，从技术和成本两方面考虑，云端用户的图片大多是明文保存在云端上的，云端的管理者能够轻易的查看云端的图片，这是用户不期望的。其次的数据安全隐患，云端存储的大量数据，让它成为了黑客入侵的目标，黑客可能会盗取或修改数据，造成不可挽回的损失。 安全存储要解决的问题有两个问题，如何保证文件数据完整可靠不泄密？如何保证只有合法的用户，才能够访问相关的文件？解决上面两个问题用到的核心方法是数据加密和认证授权管理。然而，当前的图片安全保存方案中，大多基于文件加密的方式，对文件进行加密，然后解密密钥进行解密。但图片加密是相对复杂的，同时加密单一文件可能导致密钥丢失或者文件损毁，最终导致文件丢失。当前云端安全存储的方案大多基于对云端自身的保护，强调云端自身的安全性，以此保证云端的数据安全。数据自身加密又存在这复杂性和易丢失性，因此，一种安全多云端的图片存储方案是有必要的。
技术实现思路
本专利技术要解决的技术问题是:一种基于多云端的图片存储方法和系统解决了图片在云端的安全问题，单点失效问题和隐私泄露问题。 本专利技术为了解决上述的技术问题，提出了一种基于多云端的图片存储方法和系统。 本专利技术的技术方案是:一种基于多云端的图片存储方法，包括如下步骤: 步骤1:图片存储步骤； 步骤1.1:提取原图的像素矩阵A，为像素矩阵添加唯一标识flag，并保存图片的flag值；计算干扰后的像素矩阵B，B = CXAXC，系统保存Γ1，其中，矩阵C为像素矩阵A相同大小的初等变换矩阵，C—1为矩阵C的逆矩阵； 步骤1.2:将原图像转换成N个子图，并构造参数T，其中，T代表能够恢复原图的最少子图个数，N和T均为正数且TSN; 步骤1.3:对干扰后的像素矩阵B的第i行进行哥德尔编码，转换出的哥德尔编码数为Gi，遍历像素矩阵的每一行；其中:若图片像素矩阵大小为rXc，i的取值为(1,2, 3，……，c)，1、r和c为正整数； 步骤1.4:根据Gi和flag构造多项式，Gi构造的多项式得到N张子图的像素矩阵(P1, P2,……，Pn)，根据产生的像素矩阵(P1, P2,……，Pn)构成子图；同时，flag构造的多项式得到附加验证标识，为子图添加附加验证标识信息； 步骤1.5:为每张子图添加二次标记，，然后将标记好的子图随机均匀的分配到多个云端之中； 步骤2:图片恢复步骤: 步骤2.1:从多个z?端中选择子图； 步骤2.2:对选择的子图进行二次标记验证，如果子图标记验证通过，则保留当前子图进入步骤2.3，否则，舍弃该子图后返回步骤2.1 ； 步骤2.3:判断子图数量是否达到T个；是则进入步骤2.4，否则返回步骤2.1 ； 步骤2.4:提取T张子图的像素矩阵(P1, P2,……，Pt)，将T张像素矩阵的第i行转换成哥德尔编码数SiS其中i表示像素矩阵的第i行，t表示第t张子图，t在I到T之间，Sit表示为第t张子图的像素矩阵的第i行像素转化成的哥德尔编码数； 步骤2.5:根据步骤2.4得到的Sj同时利用拉格朗日插值 I(O) = xflmod P,其中:t为整数，表示第t张图片，j为整数，表示获取子图中./=1 t-J 第j张图片，mod ρ是取模ρ，ρ为一个大素数；到恢复干扰像素矩阵B '的哥德尔编码数Gi '，将求出的Gi '进行哥德尔编码转换得到像素矩阵第i行的像素，通过对T张子图的每一行进行上述运算，得到完整的恢复干扰像素矩阵B ' ； 步骤2.6:根据第t张子图的附加验证标识H (t)，得到T个(t，H(t))坐标点，求出'I' , j 对 rv* 多项式的常数项,利用拉格朗日插值I(O) = YjS/ xfl-^modP得到待匹配flag ' ；.广丨t-j 步骤2.7:将待匹配flag '值与原图flag值进行比较，若flag '与flag不等时，则返回步骤2.1 ;若flag ' = flag则确定B' =B,进入步骤2.8; 步骤2.8:将B '进行干扰还原；利用C—1恢复原图像素矩阵A，其中，C—1为像素矩阵A的初等变换矩阵c的逆矩阵，最后计算a = CT1B ' σ1 = CT1B σ1 = CT1CAC σ1，得到原图像。 所述的步骤1.4包括如下步骤: I I 步骤1.4.1:根据Gi构造转换多项式，R (X) = Gi+mod P；其中:mod ρ 1-1 是对多项式取模，ρ为大素数，j为一个值从I到T-1的变量，aj表不(a1； a2,......, aT_), xj表示X的j次幂，计算得到c组(Fi (I)，……,Fi(N))的值，将这些哥德尔编码数再转换成第i行的像素值，得到第i行的像素，并得到NfrXc行的像素矩阵(P1, P2,......，Pn)； 其中，系统在(0，P)范围内随机产生T-1个数(a1;a2，……，aT_i)，为创建多项式提供系数，P为大素数的模数；r I 步骤1.4.2:根据flag构造标记多项式H (X) =flag+mod P* j为一个值从I到T-ι的变量，aj表示(a1; a2,......, a^), xJ表示x的j次幂,将计算得到的H(t)分配给第t张子图作为附加验证标识，t的取值为(1，2，……，N);计算的结果为每个子图的附加验证标识。 所述的步骤1.2中的N和T的取值分别为N = 5，T = 3。 一种基于多云端的图片存储系统，其特征在于，包括图片存储模块和图片恢复模块； 图片存储模块包括: 第一提取模块:用于提取原图的像素矩阵A，为像素矩阵添加唯一标识flag，并保存图片的flag值；计算干扰后的像素矩阵B，B = CXAXC，系统保存1，其中，矩阵C为像素矩阵A相同大小的初等变换矩阵，C—1为矩阵C的逆矩阵； 参数构造模块:用于将原图像转换成N个子图，并构造参数T，其中，T代表能够恢复原图的最少子图个数，N和T均为正数且TSN; 编码模块:用于对干扰后的像素矩阵B的第i行进行哥德尔编码，转换出的哥德尔编码数为Gi，遍历像素矩阵的每一行；其中:若图片像素矩阵大小为r本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于多云端的图片存储方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：图片存储步骤；步骤1.1：提取原图的像素矩阵A，为像素矩阵添加唯一标识flag，并保存图片的flag值；计算干扰后的像素矩阵B，B＝C×A×C，系统保存C‑1，其中，矩阵C为像素矩阵A相同大小的初等变换矩阵，C‑1为矩阵C的逆矩阵；步骤1.2：将原图像转换成N个子图，并构造参数T，其中，T代表能够恢复原图的最少子图个数，N和T均为正数且T≤N；步骤1.3：对干扰后的像素矩阵B的第i行进行哥德尔编码，转换出的哥德尔编码数为Gi，遍历像素矩阵的每一行；其中：若图片像素矩阵大小为r×c，i的取值为(1,2,3,……,c)，i、r和c为正整数；步骤1.4：根据Gi和flag构造多项式，Gi构造的多项式得到N张子图的像素矩阵(P1，P2，……，PN)，根据产生的像素矩阵(P1，P2，……，PN)构成子图；同时，flag构造的多项式得到附加验证标识，为子图添加附加验证标识信息；步骤1.5：为每张子图添加二次标记,，然后将标记好的子图随机均匀的分配到多个云端之中；步骤2：图片恢复步骤：步骤2.1：从多个云端中选择子图；步骤2.2：对选择的子图进行二次标记验证，如果子图标记验证通过，则保留当前子图进入步骤2.3，否则，舍弃该子图后返回步骤2.1；步骤2.3：判断子图数量是否达到T个；是则进入步骤2.4，否则返回步骤2.1；步骤2.4：提取T张子图的像素矩阵(P1，P2，……，PT)，将T张像素矩阵的第i行转换成哥德尔编码数Sit，其中i表示像素矩阵的第i行，t表示第t张子图，t在1到T之间，Sit表示为第t张子图的像素矩阵的第i行像素转化成的哥德尔编码数；步骤2.5：根据步骤2.4得到的Sit同时利用拉格朗日插值其中：t为整数，表示第t张图片，j为整数，表示获取子图中第j张图片，mod p是取模p，p为一个大素数；到恢复干扰像素矩阵B‵的哥德尔编码数Gi‵，将求出的Gi‵进行哥德尔编码转换得到像素矩阵第i行的像素，通过对T张子图的每一行进行上述运算，得到完整的恢复干扰像素矩阵B‵；步骤2.6：根据第t张子图的附加验证标识H(t)，得到T个(t，H(t))坐标点，求出多项式的常数项，利用拉格朗日插值得到待匹配flag‵；步骤2.7：将待匹配flag‵值与原图flag值进行比较，若flag‵与flag不等时，则返回步骤2.1；若flag‵＝flag则确定B‵＝B，进入步骤2.8；步骤2.8：将B‵进行干扰还原；利用C‑1恢复原图像素矩阵A，其中，C‑1为像素矩阵A的初等变换矩阵C的逆矩阵，最后计算A＝C‑1B‵ C‑1＝C‑1B C‑1＝C‑1CAC C‑1，得到原图像。...

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：张明武，陈泌文，王春枝，沈华，夏勇，
申请(专利权)人：湖北工业大学，
类型：发明
国别省市：湖北;42