基于全同态加密的安全人脸识别算法
信息技术与网络安全
王璐瑶
（浙江理工大学 信息学院，浙江 杭州310018）
摘要： 人脸识别技术是计算机视觉研究的重要课题，在生物认证领域有着广泛的应用前景。然而人脸图像的易获取性使其被滥用，造成隐私的泄露，因此各界对用户人脸图像隐私问题的关注度日益提高。提出了一种基于全同态加密的安全人脸识别算法，可以有效地保护用户人脸图像的隐私，保证服务器在提供人脸识别服务时，不会学习到用户图像的任何信息。实验结果表明，该算法安全性较高，计算效率也有所提高。
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(shù)與網(wǎng)絡(luò)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(shù)與網(wǎng)絡(luò)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(shù)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(shù)[1]。通俗地說，人臉識別技術(shù)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(shù)的應(yīng)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(yīng)用場地。通常在人臉識別技術(shù)中使用客戶端-服務(wù)器模型，服務(wù)器存儲用戶的人臉圖像并提供人臉識別服務(wù)，客戶端采集用戶的人臉圖像并請求服務(wù)器進行人臉識別。但是，惡意的服務(wù)器會收集或濫用用戶的人臉圖像，導(dǎo)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(wù)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(wù)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(wù)器，服務(wù)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(wù)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(xué) 信息學(xué)院，浙江 杭州310018）
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