FaceEncAuth:基于FaceNet和国密算法的人脸识别隐私安全方案
Computer Engineering and Applications（2022）
Abstract
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.
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