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边缘协同的轻量级隐私保护分类框架
文献摘要：
针对边端计算环境下存在感知图像数据泄露与隐私保护分类框架计算低效的问题,提出一种边缘协同的轻量级隐私保护分类框架(PPCF),该框架支持加密特征提取和分类,在边缘节点协同分类过程中实现对数据传输和计算过程的隐私保护.首先,基于加性秘密共享技术设计一系列安全计算协议;在此基础上,两台非共谋的边缘服务器协同执行安全卷积、安全批量归一化、安全激活、安全池化等深度神经网络计算层以实现PPCF.理论与安全性分析证明了PPCF的正确性和安全性,性能评估结果显示,PPCF可达到与明文环境等同的分类精度;与同态加密和多轮迭代计算方案相比,PPCF在计算开销和通信开销方面具有明显优势.
文献关键词：
边缘协同;隐私保护目标分类;加性秘密共享;深度神经网络;安全计算协议
中图分类号：
作者姓名：
熊金波;周永洁;毕仁万;万良;田有亮
作者机构：
贵州大学计算机科学与技术学院,贵州贵阳 550025;福建师范大学计算机与网络空间安全学院,福建福州 350117;贵州省公共大数据重点实验室,贵州贵阳 550025;贵州大学密码学与数据安全研究所,贵州贵阳 550025
文献出处：
引用格式：
[1]熊金波;周永洁;毕仁万;万良;田有亮-.边缘协同的轻量级隐私保护分类框架)[J].通信学报,2022(01):127-137
A类：
PPCF,加性秘密共享,安全计算协议,隐私保护目标分类
B类：
边缘协同,轻量级,隐私保护分类,分类框架,计算环境,下存,感知图像,图像数据,数据泄露,边缘节点,协同分类,分类过程,数据传输,技术设计,两台,共谋,边缘服务器,全卷积,批量归一化,池化,深度神经网络,安全性分析,性能评估,明文,等同,分类精度,同态加密,多轮,迭代计算,计算方案,计算开销,通信开销
AB值：
0.298218
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