[논문 리뷰] Secured Outsourced Content Based Image Retrieval Based on Encrypted Signatures Extracted From Homomorphically Encrypted Images

Reda Bellafqira, Gouenou Coatrieux외 3명|arXiv (Cornell University)|2017. 04. 03.

Advanced Steganography and Watermarking Techniques참고 문헌 21인용 수 3

한 줄 요약

이 논문은 사용자와 서버 간 추가적인 통신 없이도 동일한 암호화된 이미지에서 암호화된 웨이블릿 기반 전역 서명을 직접 추출하고, 암호화된 데이터를 위한 새로운 빠른 비교 방법을 사용함으로써, 동일한 암호화되지 않은 CBIR 시스템과 동일한 검색 성능을 달성하면서도 전체 데이터 기밀성과 검색 계산 중 영향을 주지 않는 완전한 보안을 보장하는 새로운 보안 외부 기반 콘텐츠 기반 이미지 검색(SOCBIR) 기법을 제안한다.

ABSTRACT

In this paper, we present a novel Secured Outsourced Content Based Image Retrieval solution, which allows looking for similar images stored into the cloud in a homomorphically encrypted form. Its originality is fourfold. In a first time, it extracts from a Paillier encrypted image a wavelet based global image signature. In second, this signature is extracted in an encrypted form and gives no clues about the image content. In a third time, its calculation does not require the cloud to communicate with a trusted third party as usually proposed by other existing schemes. More clearly, all computations required in order to look for similar images are conducted by the cloud only with no extra-communications. To make possible such a computation, we propose a new fast way to compare encrypted data, these ones being encrypted by the same public key or not, and using a recursive relationship in-between Paillier random values when computing the different resolution levels of the image wavelet transform. Experiments conducted in two distinct frameworks: medical image retrieval with as purpose diagnosis aid support, and face recognition for user authentication; indicate that the proposed SOCBIR does not change image retrieval performance.

연구 동기 및 목표

• 클라우드 기반 의료 및 생체 인식 응용 분야에서 개인정보 보호를 위한 이미지 검색의 증가하는 수요를 해결하기 위해.
• 암호화된 데이터베이스에서 이미지 검색 시 신뢰할 수 있는 제3자나 상호작용 통신이 필요 없도록 하기 위해.
• 동형 암호화된 이미지에서 직접적으로 이미지 서명을 안전하게 추출하고 비교할 수 있도록 하기 위해.
• 전체 데이터 및 서명이 암호화되어 있음에도 불구하고 암호화되지 않은 CBIR 시스템과 동일한 검색 정확도를 유지하기 위해.
• 클라이언트와 서버 간의 왕복 상호작용을 제거함으로써 보안 이미지 검색의 통신 오버헤드를 줄이기 위해.

제안 방법

• 웨이블릿 분해 수준 간 파일리어 암호화된 난수 값 간의 재귀적 관계를 이용하여, 파일리어 암호화된 이미지에서 웨이블릿 기반 전역 이미지 서명을 추출한다.
• 다른 공개 키로 암호화된 데이터에 대해서도 적용 가능한 새로운 빠른 비교 기법을 도입하여, 암호화된 도메인에서 히스토그램 비교를 안전하게 수행할 수 있도록 한다.
• 정밀도를 유지하면서도 기밀성을 보존하기 위해, 웨이블릿 계수의 암호화된 히스토그램을 노이즈가 포함된 히스토그램 절차를 사용하여 구성한다.
• 모든 계산—서명 추출 및 유사도 비교—은 클라우드 서버가 암호화된 데이터에서만 수행되며, 복호화나 클라이언트-서버 상호작용이 전혀 필요 없다.
• 파일리어 암호화 체계의 동형성 특성을 활용하여 암호화된 계수에서 산술 연산을 수행함으로써, 복호화 시 정확성이 보장된다.
• 암호화된 서명이 원본 이미지 내용에 대한 정보를 유출하지 않도록 하여 기밀성을 유지한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 사용자 또는 신뢰할 수 있는 제3자와의 상호작용 없이도 클라우드가 암호화된 이미지에서 유사도 검색을 수행할 수 있는 보안적 이미지 검색 시스템을 구축할 수 있는가?
• RQ2 동형 암호화된 이미지에서 직접적으로 전역 이미지 서명을 추출하고 비교할 수 있으며, 이로 인해 검색 정확도가 유지되는가?
• RQ3 제안된 SOCBIR 기법의 성능은 암호화되지 않은 데이터에서 작동하는 전통적인 CBIR 시스템과 비교해 어떻게 되는가?
• RQ4 웨이블릿 분해 수준과 히스토그램 양자화 단계가 암호화된 도메인에서 검색 정확도에 미치는 영향은 무엇인가?
• RQ5 파일리어 암호화된 데이터를 위한 빠르고 안전한 비교 메커니즘을 설계하여 효율적인 히스토그램 기반 유사도 계산을 지원할 수 있는가?

주요 결과

• 제안된 SOCBIR 기법은 의료 및 얼굴 인식 데이터셋 양쪽 모두에서 암호화되지 않은 CBIR 시스템과 동일한 평균 정밀도(5개 항목 기준 90% 이상)를 달성한다.
• 다양한 웨이블릿 분해 수준(d = 0, 1, 2)과 양자화 단계 값(Δ ∈ [1, 2, 4, 8, 16, 32, 64])에서도 검색 성능이 안정적으로 유지되며, Δ = 64일 때도 정확도에 유의미한 하락이 없었다.
• 기존의 클린 도메인 시스템과 동일한 성능을 유지하는 이유는 허르 웨이블릿 변환의 필터 계수들이 암호화 도메인에서도 그대로 유지되어 계수 확장에 의한 정밀도 손실이 발생하지 않기 때문이다.
• 초기 암호화된 이미지 업로드 이후에는 클라우드에서 이미지 서명 추출 및 비교의 전 과정을 완전히 수행함으로써 통신 오버헤드가 전혀 발생하지 않는다.
• 암호화된 서명이 원본 이미지 내용에 대한 정보를 유출하지 않기 때문에 기밀성 유지를 위한 보안성이 확보되어 있다.
• 강력한 기밀성 및 성능 보장을 확보하고 있음에도 불구하고, 1024비트 키 기준으로 기가비트 단위의 암호화된 데이터 전송이 필요하여, 대역폭이 감소하기 전까지는 실용적 구현에 제한이 있다.