周娜，成茗，贾孟霖，杨杨，2*

基于缩略图加密和分布式存储的医学图像隐私保护

周娜1，成茗1，贾孟霖1，杨杨1，2*

（1.安徽大学 电子信息工程学院，合肥 230601； 2.合肥综合性国家科学中心 人工智能研究院，合肥 230088）（ ∗ 通信作者电子邮箱 sky_yang@ahu.edu.cn）

随着云存储服务和远程医疗平台的日益盛行，越来越多医学图像被上传至云端，这些上传的医学图像存在被泄露给未经授权的第三方的风险，造成用户的个人隐私泄露。此外，如果医学图像仅上传至单个服务器进行存储，容易被攻击，进而导致全部数据的丢失。针对这些问题，提出一种基于缩略图加密和分布式存储的医学图像隐私保护算法。首先，通过对原始医学图像进行缩略图加密，在实现加密效果的同时适当保留图像的相关性；其次，在隐藏秘密信息时采用双嵌入法，并分别进行数据提取和图像恢复，从而实现加密图像的可逆信息隐藏（RDH）；最后，采用基于多项式共享矩阵的分布式存储方法将图像生成个不同份额，并分发至个服务器。实验结果表明，所提算法使用加密后的缩略图作为载体后的嵌入率高于传统安全加密方法；即使服务器受到攻击，接收方只要接收不少于个份额就可以恢复原始图像和隐私信息。在医学图像的隐私保护上，从抗攻击、图像的恢复等方面进行了实验，分析结果表明所提加密算法性能良好，具有较高的安全性。

缩略图加密；可逆信息隐藏；秘密共享；分布式存储；隐私保护

0 引言

信息时代促使现代医疗系统［1］逐步与互联网对接，通过网络传输医疗信息和医学图像技术越来越普及。……