云存储中基于MHT的电力设备图像完整性审计方案

• 作者: 刘天顺 张驯 王蓉 田秀霞 白万荣 魏峰
• 来源期刊: 华东师范大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 电力设备图像 云存储安全 Merkle哈希树 SIFT 图像完整性
• 年，卷（期）: 2020,（5）
• 所属期刊栏目: 数据治理
• 页码范围: 33-43
• 页数: 11页
• 分类号: TP309.2
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-5641.202091012

摘要

针对云存储中电力设备图像面临着被攻击、篡改或丢失等风险,提出一种适用于云端电力设备图像的完整性审计方案.首先,将每个图像切割成4个图像块,再采用尺度不变特征转换(Scale Invariant Feature Transform,SIFT)算法对所有图像块进行特征提取.然后,把每个图像的4个图像块作为一个叶子节点来构建Merkle哈希树(Merkle Hash Tree,MHT).最后,在树中节点增设访问等级位和更新状态位.理论分析和实验结果表明,该方案应用于图像完整性审计时具有较低的计算开销和较高的审计效率,并且对图像的不完整区域能够进行准确的定位,因此更加适用于云端电力设备图像的完整性审计工作.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	田秀霞		45	454	9.0	21.0
2	王蓉		2	0	0.0	0.0
3	刘天顺		2	0	0.0	0.0
4	张驯		1	0	0.0	0.0
5	白万荣		1	0	0.0	0.0
6	魏峰		1	0	0.0	0.0