-
题名基于模分量的同态加密方法研究与应用
- 1
-
-
作者
于浩洋
封化民
李晓东
金鑫
刘飚
-
机构
北京邮电大学网络空间安全学院
北京电子科技学院
-
出处
《信息安全学报》
CSCD
2023年第5期27-46,共20页
-
基金
国家重点研发计划资助项目(No.2018YFB0803600)
国家自然科学基金项目(No.61872091)
+1 种基金
北京电子科技学院一流学科建设项目(No.3201024)
北京邮电大学博士生创新基金资助项目(No.CX2021124)。
-
文摘
随着云计算的发展,海量数据的处理正逐渐从用户本地转向云服务器,然而数据本身可能携带大量用户隐私,且一旦用户将数据上传至云服务器,就失去了对数据的完全掌控能力,该类数据一旦被非法获取,用户身份、行为、偏好等各类隐私就可能被暴露。因此,如何保证在不暴露原始数据的情况下让受委托的云服务器在密文下执行运算成为一个重要的研究课题。本文基于密码学和计算机视觉相关理论,针对隐私数据安全处理的问题,以模分量的同态性质为基础设计了两种加密方法,分别为基于混淆模分解的同态加密方法和基于密模聚合的同态加密方法,并给出了安全性分析。并将这两种方法应用于视觉盲计算领域中,实现计算方在无需获取任何原始数据有效信息的密文条件下,完成对数据的盲处理,实现了数据的可用不可见。实验结果表明,基于密模聚合模同态加密的运动目标盲提取方法,在多数测试场景中能在不降低原始算法准确率的前提下,在时间效率上明显优于基于混合高斯模型的运动目标盲提取和基于多服务器秘密共享的前景提取等方法;基于混淆模分解同态加密的人脸盲检测方法,能在不降低原始人脸检测算法识别的准确率前提下,实现视频监控人脸的盲检测,且检测速度大幅度快于基于随机子图的隐秘人脸检测方法和基于随机向量的隐秘人脸检测等算法。
-
关键词
同态加密
视觉盲计算
运动目标盲提取
人脸盲检测
-
Keywords
homomorphic encryption
blind vision
blind object segmentation
blind face detection
-
分类号
TP3-05
[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
-
