随着互联网和云存储的快速发展,越来越多的用户将本地数据存储到云服务器中,以缓解本地的存储压力。为了增强数据的可靠性、可用性以及可恢复性,用户通常将数据重复存储在多个位置上,这将会使云服务器中存在大量的重复数据,尤其是视频或图像这种占用空间较大的数据类型,对服务器的存储空间和网络带宽造成很大的浪费。因此为了节约服务器的存储资源和网络带宽,基于客户端的重复数据删除技术(简称“去重技术”)在云存储服务领域得到了广泛应用。目前已有的视频去重技术基本都是基于传统密码学哈希进行精准匹配或者利用关键帧图像的简短哈希摘要序列进行重复视频检测,对重复视频的删除率较低。一方面,对于具有语义特性的视频数据而言,其经过一定的内容保持操作之后仍可认为是重复视频,因此精确匹配的去重技术将不再适用于相似视频的去重。利用视频关键帧进行重复视频检测的技术只考虑了视频的空间特性而忽略了视频中的时间特性,从而导致重复视频的检测精度较低。另一方面,对于相似视频去重技术中的所有权证明的研究还处于起步阶段,已有的针对视频的所有权证明也是利用传统密码学哈希函数进行验证的,这种所有权证明只能适用于内容完全相同的视频去重,目前还未发现适用于相似视频所有权证明的研究。针对以上不足,为了实现更高效、更安全的相似视频去重,本文对已有的方案进行研究与分析,主要取得了以下成果:1、为了解决视频去重过程中精确度和删除率较低的问题,本文提出了一种基于时空匹配的重复视频删除方案。一方面,该方案通过镜头分割算法对视频进行镜头划分,然后生成每个镜头的时空代表帧TIRI,并提取TIRI的感知特征,通过将视频空间特征和时间特征相融合,避免了视频重复数据检测中精确度较低的问题;另一方面,该方案通过使用基于离散余弦变换的图像感知哈希算法(DAN_phash算法),改善了重复视频精准匹配下删除率较低的问题。最后通过实验与现有方案对比,结果表明,当阈值设定为0.3281时,对相似视频的召回率可达87.50%,对不同视频的误报率仅为5.49%,优于现有的方案。2、为了保证用户的数据安全性,本文提出了一种基于随机分块的相似视频所有权证明方案。该方案利用视频多个镜头内容生成所有权挑战信息,用户需根据服务器发送的挑战信息生成所有权证据并上传,完成所有权的证明过程。为了避免攻击者的重放攻击和仅拥有视频感知摘要序列的攻击者的欺骗攻击,本方案引入了随机性,保证了每次验证过程中挑战信息的新鲜性。通过安全理论分析与证明以及实验仿真,证明了本文方案的可行性以及有效性。