RCAE_BFV : retrieve encrypted images using convolution autoencoder and BFV
المؤلفون المشاركون
al-Saidi, Imad M.
Farhan, Ala Kazim
المصدر
Iraqi Journal of Computer, Communications and Control Engineering
العدد
المجلد 22، العدد 3 (30 سبتمبر/أيلول 2022)، ص ص. 48-61، 14ص.
الناشر
تاريخ النشر
2022-09-30
دولة النشر
العراق
عدد الصفحات
14
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
Content-Based Image Retrieval (CBIR) is an actual application in computer vision, which retrieves similar images from a database.
Deep Learning (DL) is essential in many applications, including image retrieval applications.
However, encryption techniques are used to protect data privacy because these data are vulnerable to being viewed by unauthorized parties while being transmitted over unsecured channels.
This paper includes two parts for images retrieval.
In the first part, features of all images of a Canadian Institute for Advanced Research CIFAR-10 dataset were extracted and stored on the Server-side.
In the second part, the Brakerski/Fan-Vercauteren (BFV) homomorphic encryption scheme method for encrypting an image sent by the client-side.
First, their decryption and image features are extracted depending on the trainer model when they arrive on the server-side.
Then an extracted features are compared with stored features using the Cosine Distance method, and then the server encrypts the retrieved images and sends them to the client-side.
Deep-learning results on plain images were 97% for classification and 96.7% for retriever images.
At the same time, The National Institute of Standards and Technology (NIST ) test was used to check the security of BFV when applied to CIFAR-10 dataset.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
al-Saidi, Imad M.& Farhan, Ala Kazim. 2022. RCAE_BFV : retrieve encrypted images using convolution autoencoder and BFV. Iraqi Journal of Computer, Communications and Control Engineering،Vol. 22, no. 3, pp.48-61.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1492775
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
al-Saidi, Imad M.& Farhan, Ala Kazim. RCAE_BFV : retrieve encrypted images using convolution autoencoder and BFV. Iraqi Journal of Computer, Communications and Control Engineering Vol. 22, no. 3 (Sep. 2022), pp.48-61.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1492775
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
al-Saidi, Imad M.& Farhan, Ala Kazim. RCAE_BFV : retrieve encrypted images using convolution autoencoder and BFV. Iraqi Journal of Computer, Communications and Control Engineering. 2022. Vol. 22, no. 3, pp.48-61.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1492775
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references : p. 60-61
رقم السجل
BIM-1492775
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر