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FaceEncAuth:基于FaceNet和国密算法的人脸识别隐私安全方案
文献摘要：
人脸识别中,人脸特征作为生物特征的一种,具有唯一性、不可撤销性,一旦遭到攻击、篡改或泄露,用户隐私安全将面临巨大威胁.针对这一问题,提出一种基于深度学习和加密算法的人脸识别隐私安全方案.该方案中,利用FaceNet深度学习算法来高效提取人脸特征,协调生物特征模糊性与密码系统的精确性,采用CKKS全同态加密算法进行人脸识别密文域的运算,通过国密SM4算法增强人脸特征密文抵抗恶意攻击的能力,利用其对称密码的性质兼顾了安全性和运算效率,而SM9非对称密码算法则用于SM4算法对称密钥的管理.实验结果及分析表明,该方案在不影响人脸识别准确率、效率的前提下提高了数据传输、存储和比对的安全性.
文献关键词：
人脸识别;生物特征;深度学习;同态加密;SM4;SM9
中图分类号：
作者姓名：
吴俊青;彭长根;谭伟杰;吴振强
作者机构：
贵州大学 计算机科学与技术学院,贵阳 550025;贵州大学 公共大数据国家重点实验室,贵阳 550025;贵州大学 贵州省大数据产业发展应用研究院,贵阳 550025;陕西师范大学 计算机科学学院,西安 710062
文献出处：
引用格式：
[1]吴俊青;彭长根;谭伟杰;吴振强-.FaceEncAuth:基于FaceNet和国密算法的人脸识别隐私安全方案)[J].计算机工程与应用,2022(11):93-99
A类：
FaceEncAuth,非对称密码
B类：
FaceNet,国密算法,人脸识别,隐私安全,安全方案,人脸特征,生物特征,唯一性,不可撤销,可撤销性,篡改,用户隐私,大威,深度学习算法,高效提取,模糊性,精确性,CKKS,全同态加密算法,密文域,SM4,恶意攻击,运算效率,SM9,对称密码算法,对称密钥,识别准确率,数据传输
AB值：
0.309557
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