隨著移動互聯(lián)網(wǎng)時代的到來和云計(jì)算技術(shù)的發(fā)展,越來越多的人臉識別計(jì)算在云端完成,人臉識別計(jì)算過程中客戶端的隱私數(shù)據(jù)完全暴露在云端服務(wù)器上,這帶來極大的不安全性。另一方面,隨著深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)在分類任務(wù)上的發(fā)展和成熟,深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)成為了人臉識別的主流技術(shù)。但是近年眾多學(xué)者對深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)一步研究,提出了大量生成深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對抗樣本的方法,并在主流的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型上取得了很好的攻擊效果。因此,依賴深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的人臉識別技術(shù)已經(jīng)不再絕對安全。綜上所述,云環(huán)境下的人臉識別在參與方之間隱私泄露和對抗攻擊兩個方面存在不安全性,如何解決上述兩方面問題,實(shí)現(xiàn)云環(huán)境下的人臉安全識別是本研究的出發(fā)點(diǎn)。本論文的工作包括:1.將同態(tài)加密、不經(jīng)意傳輸協(xié)議、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)加以改進(jìn)后結(jié)合起來,設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)了基于同態(tài)加密的人臉安全識別方案,在人臉識別方案層級上實(shí)現(xiàn)人臉安全識別,防止參與方之間隱私信息泄露。在人臉特征數(shù)據(jù)提取部分采用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)facenet,降低了特征數(shù)據(jù)的維數(shù),以便與安全計(jì)算算法相結(jié)合時降低計(jì)算量。整個方案中利用高效隱秘海明距離計(jì)算公式與并行計(jì)算方法進(jìn)一步提高計(jì)算效率。同時,引入fac... 

【文章來源】：西安電子科技大學(xué)陜西省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：70 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
符號對照表
縮略語對照表
第一章 緒論
    1.1 研究背景與意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀分析
        1.2.1 人臉識別技術(shù)
        1.2.2 人臉安全識別
        1.2.3 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對抗攻擊
    1.3 論文的主要研究內(nèi)容及安排
第二章 基于同態(tài)加密的人臉安全識別方案
    2.1 問題提出
    2.2 相關(guān)技術(shù)理論基礎(chǔ)
        2.2.1 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
        2.2.2 同態(tài)加密
        2.2.3 不經(jīng)意傳輸協(xié)議
    2.3 整體設(shè)計(jì)
    2.4 基于同態(tài)加密和不經(jīng)意傳輸?shù)娜四槹踩R別方案
        2.4.1 具體步驟
        2.4.2 方案分析
    2.5 基于同態(tài)加密和系數(shù)干擾的人臉安全識別方案
    2.6 實(shí)驗(yàn)結(jié)果以及分析
        2.6.1 識別準(zhǔn)確率實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
        2.6.2 計(jì)算效率實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
        2.6.3 安全性分析
        2.6.4 并行程度分析
    2.7 本章小結(jié)
第三章 基于防御對抗的人臉安全識別模型
    3.1 facenet簡介
        3.1.1 facenet架構(gòu)
        3.1.2 具體模型架構(gòu)
        3.1.3 人臉圖像數(shù)據(jù)集收集
    3.2 對抗擾動研究與分析
        3.2.1 對抗樣本概念
        3.2.2 對抗樣本生成
        3.2.3 擾動效果驗(yàn)證與分析
    3.3 防御對抗擾動
        3.3.1 整理數(shù)據(jù)集
        3.3.2 對模型進(jìn)行fine-tuning
    3.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
    3.5 本章小結(jié)
第四章 云環(huán)境下人臉安全識別系統(tǒng)原型
    4.1 云環(huán)境下人臉安全識別系統(tǒng)原型設(shè)計(jì)
        4.1.1 系統(tǒng)原型概述
        4.1.2 系統(tǒng)原型設(shè)計(jì)
        4.1.3 數(shù)據(jù)設(shè)計(jì)
    4.2 云環(huán)境下人臉安全識別系統(tǒng)原型實(shí)現(xiàn)
        4.2.1 前端功能實(shí)現(xiàn)
        4.2.2 前后端交互
        4.2.3 后臺功能實(shí)現(xiàn)
    4.3 實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析
    4.4 檢測識別準(zhǔn)確率
        4.4.2 檢測效率
        4.4.3 安全性分析
    4.5 本章小結(jié)
第五章 總結(jié)與展望
    5.1 研究總結(jié)
    5.2 研究展望
參考文獻(xiàn)
致謝
作者簡介


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]生物特征識別技術(shù)在商業(yè)銀行的應(yīng)用調(diào)研[J]. 馬玉潔,張巖,劉曉蕓.  科技經(jīng)濟(jì)導(dǎo)刊. 2017(36)
[2]基于高效隱秘漢明距離計(jì)算的安全人臉識別[J]. 劉妍,金鑫,趙耿,李曉東,陳迎亞,郭魁.  計(jì)算機(jī)工程與設(shè)計(jì). 2016(09)
[3]人臉識別布控系統(tǒng)在平安城市建設(shè)中作用不可小覷[J]. 鐘錦泉.  中國公共安全. 2014(19)

博士論文
[1]不經(jīng)意傳輸協(xié)議[D]. 陳志德.復(fù)旦大學(xué) 2005

碩士論文
[1]殘差分離卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人臉認(rèn)證關(guān)鍵技術(shù)研究及應(yīng)用[D]. 常益凡.電子科技大學(xué) 2018
[2]全同態(tài)加密技術(shù)在網(wǎng)絡(luò)文件管理中的應(yīng)用研究[D]. 孫思儉.重慶大學(xué) 2017
[3]分布式人臉識別系統(tǒng)中的隱私保護(hù)問題研究[D]. 王歡.云南大學(xué) 2015
[4]基于奇異值分解和稀疏表示的人臉識別[D]. 張慈祥.昆明理工大學(xué) 2013
[5]基于Paillier密碼體制的點(diǎn)積協(xié)議研究[D]. 周青婷.云南大學(xué) 2012



本文編號：2964740