基于全同態(tài)加密的安全人臉識別算法
信息技術與網(wǎng)絡安全
王璐瑤
（浙江理工大學 信息學院，浙江 杭州310018）
摘要： 人臉識別技術是計算機視覺研究的重要課題，在生物認證領域有著廣泛的應用前景。然而人臉圖像的易獲取性使其被濫用，造成隱私的泄露，因此各界對用戶人臉圖像隱私問題的關注度日益提高。提出了一種基于全同態(tài)加密的安全人臉識別算法，可以有效地保護用戶人臉圖像的隱私，保證服務器在提供人臉識別服務時，不會學習到用戶圖像的任何信息。實驗結果表明，該算法安全性較高，計算效率也有所提高。
中圖分類號： TP391.4；TP309.7
文獻標識碼： A
DOI： 10.19358/j.issn.2096-5133.2021.08.005
引用格式： 王璐瑤. 基于全同態(tài)加密的安全人臉識別算法[J].信息技術與網(wǎng)絡安全，2021，40(8)：30-34，59.
文獻標識碼： A
DOI： 10.19358/j.issn.2096-5133.2021.08.005
引用格式： 王璐瑤. 基于全同態(tài)加密的安全人臉識別算法[J].信息技術與網(wǎng)絡安全，2021，40(8)：30-34，59.
Secure face recognition algorithm based on full homomorphic encryption
Wang Luyao
(School of Information, Zhejiang Sci-Tech University，Hangzhou 310018，China)
Abstract： Face recognition technology is an important topic in computer vision research and has a wide range of application prospects in the field of biometric authentication. However, the ease of access to face images has led to their misuse and causes privacy leakage, so there is an increasing concern about the privacy of users′ face images from all walks of life. In this paper, we proposed a face recognition algorithm based on full homomorphic encryption, which can effectively protect the privacy of user face images and ensure that the server does not learn any information about user images when providing face recognition services. The experimental results show that the algorithm in this paper is more secure and the computational efficiency is also improved.
Key words : fully homomorphic encryption；face recognition；single instruction multiple data；privacy-preserving computation
0 引言
人臉識別技術是一種能夠根據(jù)人的面部輪廓比較和分析圖案來唯一地驗證或識別人身份的生物特征識別技術[1]。通俗地說，人臉識別技術需要用戶的人臉圖像與數(shù)據(jù)庫中每一個圖像進行識別，從而判斷用戶的人臉圖像是否在數(shù)據(jù)庫里。
目前，人臉識別技術的應用已經(jīng)十分廣泛，如在車站安檢、手機解鎖及眾多實用的應用場地。通常在人臉識別技術中使用客戶端-服務器模型，服務器存儲用戶的人臉圖像并提供人臉識別服務，客戶端采集用戶的人臉圖像并請求服務器進行人臉識別。但是，惡意的服務器會收集或濫用用戶的人臉圖像，導致人臉信息的泄露，如科勒衛(wèi)浴門店的攝像頭惡意收集用戶人臉，因此，保護用戶人臉隱私的重要性不容忽視[2]。
2009年，Erkin等[3]在客戶端-服務器模型下提出基于加法同態(tài)加密的保護隱私的人臉識別算法。在該算法中，客戶端擁有一個人臉圖像，服務器保存人臉模板數(shù)據(jù)庫。客戶端將加密的圖像發(fā)送給服務器，服務器計算加密特征向量與數(shù)據(jù)庫中所有人臉模板之間的歐式距離。然后，服務器與客戶端共同執(zhí)行加密協(xié)議，找到最小值。如果最小值小于閾值，則客戶端獲得索引值，否則，客戶端會獲得一個特殊符號“┸”。
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作者信息：
王璐瑤
（浙江理工大學 信息學院，浙江 杭州310018）
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