Une méthode de récupération d'images basée sur le contenu et préservant la confidentialité

De nos jours, le cloud computing joue un rôle crucial en termes de stockage de données et de réduction du coût global pour les entrepreneurs. Les besoins de stockage des données visuelles ont augmenté ces dernières années, suite à l'apparition de nombreux services et applications multimédias interactifs pour appareils mobiles dans des scénarios personnels et professionnels. Il s'agissait d'un facteur déterminant pour l'adoption de solutions d'externalisation des données basées sur le cloud. Cependant, même l'externalisation du stockage des données dans le cloud entraîne de nouveaux défis en matière de sécurité qui doivent être soigneusement relevés. Nous proposons un cadre sécurisé pour le stockage et la récupération de la protection de la vie privée sous-traitée dans de grandes archives d'images partagées. Notre proposition est basée sur IES-CBIR, un nouveau schéma de cryptage de l'image qui présente des propriétés de récupération d'image basées sur le contenu. Le cadre permet à la fois le stockage et la recherche cryptés à l'aide de requêtes de récupération d'images basées sur le contenu tout en préservant la confidentialité contre les administrateurs cloud honnêtes mais curieux. Nous avons construit un prototype du cadre proposé, analysé et testé formellement ses propriétés de sécurité, et évalué expérimentalement ses performances et sa précision de récupération.

Autorentext

O Prof. Atish Jadhav é um académico com mais de 8 anos de experiência no ensino. Atualmente, é Professor Assistente e TPO no departamento de CSE da FTCOER, Sangola. Dr. Somnath Thigale é professor e chefe do departamento de AI&DS no FTC COER, com mais de 17 anos de experiência no meio académico e em empresas multinacionais de TI.