[发明专利]一种基于边缘计算的人脸认证系统中的隐私保护方法及系统

说明书

本发明属于云计算中隐私保护技术领域，公开了一种基于边缘计算的人脸认证系统中的隐私保护方法，摄像头采集人脸图像并上传至其连接的边缘计算节点；采集用户人脸信息后，权限分配机构会将该用户的权限向量L_i发送到该边缘计算节点；边缘计算设备采用基于深度卷积神经网络的方法对请求注册的用户的人脸图片做特征提取，得到特征向量；执行安全最近邻算法对注册用户的特征向量加密；执行秘密分享同态算法，根据特征向量生成n个子秘密，并分布式存储在n个边缘计算设备中。避免直接将敏感数据上传到云服务器，不仅保护了人脸数据的隐私，而且提高了系统的容错性。结果证明本发明密文下人脸识别的准确率与明文下人脸识别准确率完全相等。

技术领域

本发明属于云计算中隐私保护技术领域，尤其涉及一种基于边缘计算的人脸认证系统中的隐私保护方法。

背景技术

目前，业内常用的现有技术是这样的：随着人工智能以及计算机视觉技术的不断发展，人脸识别技术已经在人们衣食住行的各个领域得以应用，迎来其运用的“井喷期”。与传统的基于密码的身份认证相比，人脸识别技术具有直接友好，不易被窃取，非侵犯性等优点，已经成为身份认证领域的应用主流。典型的方案是借助第三方人脸识别技术提供方(例如：face++)实现准确的人脸识别功能。多数情况下需要将人脸图片上传至其服务器，存在严重的人脸隐私泄露问题。目前，在“人脸识别”技术领域，我国尚无相应的安全监管机制，与这一技术推广程度和公众以及管理部门的认知度不高有关，但是随着科学技术的发展，隐私保护的人脸识别技术必将得以普及。

综上所述，现有技术存在的问题是：目前在人脸识别我国尚无相应的安全监管机制；人脸数据极其敏感，包含用户的大量隐私信息，多数被用来作为打开某项权限的密码，也有用人脸识别作为一种支付的方式；所以，直接将人脸数据上传至人脸识别服务提供商会存在隐私泄露的危险；人脸数据一旦被窃取，受害者的隐私、生活、财产将受到极大地影响。

解决上述技术问题的难度和意义：如何能在不暴露人脸隐私的前提下实现准确的人脸识别技术是解决上述问题的关键。难度在于设计一种针对人脸数据的加密算法，并且可以使得人脸验证算法可以对不同的人脸数据的密文做相似性衡量，从而实现隐私保护的人脸识别。

发明内容

针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种基于边缘计算的人脸认证系统中的隐私保护方法。

本发明是这样实现的，一种基于边缘计算的人脸认证系统中的隐私保护方法，所述基于边缘计算的人脸认证系统中的隐私保护方法包括：摄像头采集人脸图像并上传至其连接的边缘计算节点；采集用户人脸信息后，权限分配机构会将该用户的权限向量L_i发送到该边缘计算节点；边缘计算设备采用基于深度卷积神经网络的方法对请求注册的用户的人脸图片做特征提取，得到特征向量；执行安全最近邻算法对注册用户的特征向量加密；执行秘密分享同态算法，根据特征向量生成n个子秘密，并分布式存储在n个边缘计算设备中。

进一步，所述基于边缘计算的人脸认证系统中的隐私保护方法包括以下步骤：

(1)用户身份注册；

步骤一，人脸图像采集；每一位用户在其所属的边缘计算设备处注册身份信息，摄像头采集待注册用户的人脸图像并上传至其连接的边缘计算节点；

步骤二，权限向量的分配；采集用户人脸信息后，权限分配机构会将该用户的权限向量L_i发送到该边缘计算节点；L_i是一个n维的零一比特串，代表该用户对于n个边缘计算节点所在建筑的权限信息，L_i[j]＝1(1≤j≤n)，代表用户具有进入第j个边缘计算设备所在建筑的权限，反之如果L_i[j]＝0(1≤j≤n)，则表示用户不具备该权限；