[论文解读] A Privacy-Preserving Content-Based Image Retrieval Scheme Allowing Mixed Use Of Encrypted And Plain Images

Kenta Iida, Hitoshi Kiya|arXiv (Cornell University)|Oct 31, 2020

Advanced Image and Video Retrieval Techniques参考文献 31被引用 6

一句话总结

本文提出了一种隐私保护的内容基于图像检索（CBIR）方案，支持在云环境中混合使用加密图像（EtC）和明文图像。通过使用扩展的SIMPLE描述符结合可扩展颜色描述符（SCD）以减轻加密影响，该方案即使在同一个数据库中索引EtC图像和明文图像时，也能实现与传统使用明文图像方法相当的检索性能。

ABSTRACT

In this paper, we propose a novel content based-image retrieval scheme allowing the mixed use of encrypted and plain images for the first time. In the proposed scheme, images are encrypted by a block-scrambling method developed for encryption-then-compression (EtC) systems. The encrypted images, referred to as EtC images, can be compressed with JPEG, as well as for plain images. Image descriptors used for the proposed retrieval is designed to avoid the effect of image encryption. As a result, the use of EtC images and the descriptors allows us to carry out retrieval of both encrypted images and plain ones. In an experiment, the proposed scheme is demonstrated to have the same performance as conventional retrieval methods with plain images, even under the mixed use of plain images and EtC ones.

研究动机与目标

• 在不受信任的云环境中实现安全的图像检索，保护存储图像和查询图像的隐私。
• 解决在使用可压缩加密图像（EtC图像）与明文图像并存时保持高检索准确率的挑战。
• 设计对块混淆和旋转/翻转加密操作具有鲁棒性的描述符系统，这些操作常用于EtC图像中。
• 支持混合部署场景，即加密图像与明文图像共存于同一图像数据库中。
• 确保与标准JPEG压缩的兼容性，且不会导致性能下降。

提出的方法

• 使用专为加密后压缩（EtC）系统设计的块混淆方法对图像进行加密，包括使用密钥的随机块置换以及旋转/翻转操作。
• 使用扩展的SIMPLE描述符生成图像描述符，该描述符旨在对EtC加密中的块级变换保持不变性。
• 将扩展的SIMPLE描述符与可扩展颜色描述符（SCD）结合，以增强在加密条件下的鲁棒性和检索准确性。
• 使用加权SIMPLE描述符结合基于块的特征提取与码书生成，构建对加密影响具有鲁棒性的基于直方图的描述符。
• 将密钥（$\mathbf{K}_i = [K_1(i), K_2(i)]$）单独存储，以实现安全解密并确保不同加密密钥下的描述符一致性。
• 通过利用EtC图像与明文图像具有相似压缩效率的事实，确保与JPEG压缩的兼容性。

实验结果

研究问题

• RQ1 当在同一数据库中同时索引加密图像（EtC）和明文图像时，CBIR系统能否保持高检索准确率？
• RQ2 EtC加密中的块混淆和块旋转操作在多大程度上影响基于描述符的图像检索？
• RQ3 扩展的SIMPLE描述符能否有效缓解EtC加密的影响，同时保持检索性能？
• RQ4 在使用与JPEG压缩兼容的EtC图像时，是否可能实现与明文图像CBIR系统相当的检索性能？
• RQ5 在同时包含明文和加密图像的混合查询场景下，所提方案的性能如何？

主要发现

• 所提方案在索引EtC图像和明文图像时，实现了与传统CBIR方法使用明文图像相当的平均平均精度（mAP）得分。
• 在UKbench数据集上，所提方案使用512维描述符实现了0.9292的mAP，优于传统方法如SURF（0.8355）和CEDD（0.8806）。
• 在INRIA Holidays数据集上，所提方案使用512维描述符实现了0.7837的mAP，优于传统方法如SURF（0.6986）和CEDD（0.7247）。
• 在不同密钥（$\mathbf{K}_i \neq \mathbf{K}_U$）下，检索性能保持一致，证实了对密钥变化的鲁棒性。
• 即使EtC图像经过JPEG压缩，该方案仍保持高性能，表明其与标准图像压缩的兼容性。
• 使用扩展的SIMPLE描述符有效抵消了EtC加密中块混淆和旋转/翻转的影响，实现了准确的检索。