ATSFV: 多雾车联网环境下基于属性的可追溯图像数据共享方案

《ACM Transactions on Internet Technology》：ATSFV: Attribute-Based Traceable Image Data Sharing Scheme under Multi-Fog-IoVs

　　

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在车联网（IoVs）中，图像数据的共享对于智能交通系统中的交通管理起着重要作用。尽管云计算的出现提供了在车联网环境下将图像数据存储于云端服务器的能力，但单个云服务器可能容易受到某些攻击，且集中式通信会带来计算成本和网络延迟问题。因此，为了在车联网中高效、安全地共享图像数据，我们提出了一种在多雾-车联网环境下的基于属性的可追踪图像数据共享方案。首先，利用Shamir秘密共享方法将图像数据分布式存储在雾服务器上，并使用密文策略属性基加密（CP-ABE）对图像数据进行加密。其次，对图像数据的像素值进行哈希运算以生成标签信息，用于检测图像数据的完整性。进一步地，考虑到不诚实的车辆（用户）可能会恶意将共享的图像数据发布给未授权用户，我们采用零水印技术（离散余弦变换）来追踪恶意用户。最后，我们分析了所提方案的性能和安全性，相关实验表明我们的方案在多雾-车联网环境下是高效的。

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