基于边缘计算的人脸身份认证系统中的隐私保护技术研究

发布时间：2021-04-30 04:29

　　近年来,伴随着计算机硬件的不断升级,人工智能技术在实际应用中有了全新的突破,人类生活变得更加智能和自动化,当今社会正在逐渐步入一个万物互联的多元时代。由于生物特征的唯一性、可分辨性、灵活性和直接友好等优良特性,在很多应用领域,传统的基于密码验证的访问控制和身份认证技术正在逐渐被基于生物特征识别技术的验证方案所取代。在生物特征识别技术领域,人脸识别由于其独特的非侵犯性、支持红外和可见光、无需用户配合等诸多优点而成为身份认证领域中应用最为广泛的一种技术。借助云服务器外包计算来实现人脸识别技术是当前的一种典型的应用,而云服务提供商所提供的云服务器多为“半可信的”,人脸数据又极其敏感,所以直接将不加密的人脸数据上传到云服务器中请求服务会存在着隐私泄露的风险。因此,研究重点集中在如何能够保护外包人脸数据隐私性的同时实现人脸识别的功能。最近,基于同态加密和乱码电路技术的解决方案虽然在理论上取得了较大的突破,但是在实际应用中还存在着计算和通信开销较大的问题。针对上述情况,本文设计了一个基于边缘计算的可以保护用户隐私的人脸身份认证系统,主要研究内容和成果总结如下:1.在传统的基于云服务器外包计算的人脸... 

【文章来源】：西安电子科技大学陕西省 211工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：77 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
符号对照表
缩略语对照表
第一章 绪论
    1.1 研究背景与意义
    1.2 国内外研究现状
        1.2.1 人脸识别技术
        1.2.2 隐私保护的生物特征识别技术
    1.3 本文研究内容及主要贡献
    1.4 本文内容安排
第二章 相关理论技术综述
    2.1 边缘计算
        2.1.1 边缘计算的概念
        2.1.2 边缘计算与云计算的区别
        2.1.3 边缘计算的典型应用实例
    2.2 人脸识别
        2.2.1 人脸识别步骤
        2.2.2 卷积神经网络
        2.2.3 人脸验证
    2.3 秘密分享
        2.3.1 Shamir门限方案
        2.3.2 秘密分享同态
    2.4 本章小结
第三章 基于边缘计算的人脸认证系统的隐私保护研究
    3.1 引言
    3.2 系统设计
        3.2.1 系统模型
        3.2.2 系统概述
        3.2.3 威胁模型
        3.2.4 设计目标
        3.2.5 算法流程
    3.3 用于人脸特征提取的卷积神经网络设计
    3.4 基于安全最近邻算法的隐私保护方案
        3.4.1 身份注册
        3.4.2 身份认证
    3.5 基于秘密分享同态技术的隐私保护方案
        3.5.1 身份注册
        3.5.2 身份认证
    3.6 方案分析
        3.6.1 方案正确性分析
        3.6.2 系统安全性分析
    3.7 本章小结
第四章 实验过程及结果分析
    4.1 实验环境配置介绍
    4.2 卷积神经网络的训练
        4.2.1 数据集
        4.2.2 训练过程
        4.2.3 模型评估
    4.3 方案的性能测试及结果分析
        4.3.1 ROC曲线对比
        4.3.2 实时性测试
        4.3.3 空间消耗测试
    4.4 本章小结
第五章 总结与展望
    5.1 本文工作总结
    5.2 未来工作展望
参考文献
致谢
作者简介



本文编号：3168841