一种安全高效的图像数据完整性验证方法

1.一种安全高效的图像数据完整性验证方法，其特征在于：具体包括以下步骤：步骤S1：系统初始化包括确定参数、部署智能合约和生成密钥，生成的密钥包括用于门限签名的主密钥和用户密钥，智能合约用于在区块链上公开挑战和验证过程；步骤S2：隐私保护阶段，通过基于YOLOv8-MCA算法的检测和Logistic混沌加密算法的模糊化处理，对图像中的隐私内容进行识别和加密，YOLOv8-MCA算法检测图像中隐私内容的位置坐标，Logistic混沌加密算法对含有隐私内容的区域进行模糊化处理，使得隐私信息不可识别；步骤S3：特征处理阶段，通过同态哈希函数从步骤S2中经过隐私保护处理的图像中提取特征信息，并将特征信息作为图像的元数据上传至区块链存储；步骤S4：挑战与应答验证阶段，通过智能合约SC、云服务提供商CSP和分布式预言机BO共同实现，其中BO周期性触发SC生成随机挑战，CSP根据挑战计算并生成证据，BO根据证据对图像数据的完整性进行验证；在步骤S4中，挑战与应答验证阶段分为挑战生成阶段 、证明生成阶段 、验证阶段 和记录阶段 四个子阶段，通过SC、CSP与BO共同实现： 挑战生成阶段，聚合BO周期性触发SC生成挑战 ，聚合BO获取 ，之后每个BO都将 转发至CSP进行质询； 证明生成阶段，CSP接收挑战 ，CSP对 进行响应并根据存储的图像数据计算证据 ，其中 为被挑战的图像， 为随机数，CSP将 发送至所有BO； 验证阶段，每个BO根据 中 单独验证CSP发送的证据 ，完整性验证结果由所有BO共同协商，根据少数服从多数的原则决定；验证阶段基于BLS门限签名实现，具体步骤如下：S4-1：BO收到CSP发送的证据 ，首先计算 ；S4-2：BO根据区块链中查询到的 ，计算 ；S4-3： 具有同态性质 ，BO验证 与 是否相等：若等式成立，输出结果 为 ，表明图像数据在CSP中被完整存储，未被篡改；若等式不成立，验证失败，输出结果 为 ，表示图像数据在CSP中已经损坏；S4-4：若CSP通过BO验证，BO使用本身门限签名私钥 对 计算签名 并通过安全信道将 返回给主BO，由BO暂存 ；S4-5：主BO接收到 个BO返回的 后，聚合出完整的签名 ， 的计算方法如式所示： ；S4-6：主BO在聚合出 后将 发送至BC，BC通过如下公式是否成立来验证 的正确性： ；验证通过，则本轮完整性验证成功； 记录阶段，BC将最终完整性验证结果记录，记录的格式为 ，其中 为被验证的图像索引集合， 为完整性验证的结果。 2.根据权利要求1中所述的一种安全高效的图像数据完整性验证方法，其特征在于：在步骤S1中，使用了双线性映射和椭圆曲线的公开参数，确保密钥生成过程的安全性和有效性；确定参数初始化门限签名所需公开参数，参数包括两个阶为 的乘法循环群 ，其中 分别为 的生成元， 是双线性映射： ， 是一个安全的单向哈希函数；部署合约，部署产生随机挑战的智能合约SC，智能合约的代码在区块链BC上完全公开；生成用于门限签名的密钥，具体包括以下步骤：S11：选取一个随机数 作为主私钥 并计算主公钥 ；S12：在 上随机选择 阶多项式 ，满足 ，其中 ， 为BO的数量；S13：预言机 向系统申请门限密钥， 用于门限签名的私钥 ，公钥 ；生成用户密钥具体包括以下步骤：S1-1：选定一条椭圆曲线 ，选择基点 ，满足 的阶为 ；S1-2：选择一个伪随机数生成函数 和一个同态哈希函数 ；S1-3：选取 作为 的私钥，并为其计算公钥 。 3.根据权利要求1中所述的一种安全高效的图像数据完整性验证方法，其特征在于：在步骤S2中，隐私保护阶段中的YOLOv8-MCA算法通过引入多尺度轴向注意力机制，提高了不同尺寸和形状目标的检测精度，YOLOv8-MCA的训练流程步骤包括数据预处理、模型初始化、前向传播、损失计算、反向传播、迭代训练、模型评估和调参优化，隐私保护阶段，具体包括以下步骤：S21：用户通过移动终端MT将图像上传至CSP存储前通过隐私保护方案对图像 进行隐私处理得到 ；S22：将处理后的图像 上传至CSP中存储。 4.根据权利要求3中所述的一种安全高效的图像数据完整性验证方法，其特征在于：在步骤S21中，隐私保护包括两个子阶段，第一子阶段判断基于YOLOv8-MCA算法检测图像中是否含有隐私内容：若图像中含有隐私内容，则输出该隐私内容区域的位置坐标 并启动第二子阶段；若不存在隐私内容，直接结束当前阶段；第二子阶段，将基于Logistic混沌加密算法对 内的图像区域进行模糊化，使用正确密钥去除模糊化效果，还原得到原始图像，具体公式如下： ；其中 是当前状态，0 1， 是下一个状态， 是系统参数，系统参数的选择决定了映射输出的行为模式，系统参数在3.57至4.0之间确保系统出现混沌行为；在图像模糊化的应用中，像素块通过迭代此映射并应用结果来重新排列或改变其属性，实现信息的隐藏。 5.根据权利要求4中所述的一种安全高效的图像数据完整性验证方法，其特征在于：在步骤S2中，图像模糊化过程，具体包括以下步骤：S2-1：确定图像中隐私区域位置信息 后，将区域划分为多个色素为 的色块单元；S2-2：针对色块单元系统独立生成一个新的混沌映射序列，生成的序列具有高度的不可预测性，且在给定初始条件下，序列是唯一确定的；S2-3：色块内部像素的颜色通道被线性化为一维数组，基于各自生成的混沌序列，系统对一维数组进行像素重排序操作隐藏图像中的敏感信息，重排序后的像素值通过下式映射关系表示： ；其中 表示原始图像中的像素值， 表示模糊化后的像素值， 是基于混沌序列定义的置换函数；S2-4：完成像素重排序后，所有色块按照原来的位置重新组合在一起，完成整个图像的隐私区域模糊化。 6.根据权利要求5中所述的一种安全高效的图像数据完整性验证方法，其特征在于：在步骤S3中，具体包括以下步骤：S31：MT使用同态哈希函数 对经隐私保护处理的图像 进行特征提取，得到特征信息 ；同态哈希函数形式为 ；其中 代表图像数据的数值表示， 为选定的底数， 为一个大素数；对于任意两张图像 和 ，其哈希值满足下式中所示性质： ； ； ；S32：特征信息 提取完成后， 上传至CSP存储。 7.根据权利要求6中所述的一种安全高效的图像数据完整性验证方法，其特征在于：挑战生成阶段的具体步骤如下：S41：BO定时任务由定时器 控制， 表示触发任务的起始时间， 表示从任务开始后的第 触发，第 次触发的具体时间点 表示为 ，在每个时间点 ，BO执行定时函数 向SC发送消息 ，这一过程表示为 ；S42：SC接收到消息 ，选定被挑战图像数量 为BC中 数据的最大索引值， ，根据BC最新区块 值计算 ， ，构成挑战集合 ，其中 为被挑战图像的索引集合， 是随机数集合；S43：对 ，查询特征信息 ，BC将挑战 与 记录在日志中，形式为 ；S44：BO监控BC获取日志信息 ，分别将挑战 转发给CSP。 8.根据权利要求1所述的一种安全高效的图像数据完整性验证方法，其特征在于：采用UMHT索引结构提高数据检索效率，UMHT具有双层索引结构，第一层实例化为一个User数组，第二层结构指向为每个User用户建立的一颗默克尔树MHT，MHT是一种树状数据结构，通过对原始数据块进行递归的哈希计算构建出二叉树结构；在 后插入 在进行节点插入时，通过以下步骤实现：步骤一：计算 构建新节点 ；步骤二：在MHT中找到 ，构建新节点 并将 替换 的位置， 与新节点 变为 的子节点；步骤三：新节点 插入后，更新MHT中该节点路径上所有父节点的哈希值；步骤四：MHT根节点更新完成，新数据块 成功插入到了MHT中；删除节点 时，进行以下操作：（1）在MHT中找到 及其兄弟节点 ；（2）使用 替换 与 的父节点 并删除 ；（3）从 开始递归的更新所有父节点的哈希值直到MHT的根节点。