数字图像审计是用户验证云端图像完整性的重要方法,但目前不成熟的实时图像审计方案只能重复验证一张图像。为满足云存储中数字图像审计的及时性和实时性,提出数字图像自适应审计(Self-Adaptive Audit of Digital Images,SAADI)模型。首...数字图像审计是用户验证云端图像完整性的重要方法,但目前不成熟的实时图像审计方案只能重复验证一张图像。为满足云存储中数字图像审计的及时性和实时性,提出数字图像自适应审计(Self-Adaptive Audit of Digital Images,SAADI)模型。首先,SAADI模型将多个图像文件合并为一个文件组,第三方审计者(the Third Party Audit,TPA)批量验证多个文件组中的图像文件,并利用可逆的数字图像水印作为验证图像完整性的证据,提高审计效率。其次,针对第一阶段异常操作不易被及时发现的问题,SAADI模型引入敏感值的概念在初始阶段制定文件组的审计周期和识别率,审计周期和识别率组成的审计强度能够满足实际审计需求。最后,依据挑战信息的发起者将审计请求分为主动请求和被动请求。在保证周期审计正常执行的同时,实现用户实时验证待访问的图像,允许用户随时访问云端图像。理论分析和实验结果表明,SAADI模型在性能和安全性上具有明显优势。展开更多
文摘数字图像审计是用户验证云端图像完整性的重要方法,但目前不成熟的实时图像审计方案只能重复验证一张图像。为满足云存储中数字图像审计的及时性和实时性,提出数字图像自适应审计(Self-Adaptive Audit of Digital Images,SAADI)模型。首先,SAADI模型将多个图像文件合并为一个文件组,第三方审计者(the Third Party Audit,TPA)批量验证多个文件组中的图像文件,并利用可逆的数字图像水印作为验证图像完整性的证据,提高审计效率。其次,针对第一阶段异常操作不易被及时发现的问题,SAADI模型引入敏感值的概念在初始阶段制定文件组的审计周期和识别率,审计周期和识别率组成的审计强度能够满足实际审计需求。最后,依据挑战信息的发起者将审计请求分为主动请求和被动请求。在保证周期审计正常执行的同时,实现用户实时验证待访问的图像,允许用户随时访问云端图像。理论分析和实验结果表明,SAADI模型在性能和安全性上具有明显优势。
