面向加密数据的安全图像分类模型研究综述OACSCDCSTPCD
A Survey on Encrypted Image Recognition Models
自2012年AlexNet模型提出以来,图像分类技术研究进入了深度学习时代.模型分类能力的提高使得技术的实际应用变得普及,许多企业将图像分类与云计算等技术结合,为用户提供各类便捷服务.但是模型的广泛使用带来了巨大的图像数据隐私泄漏风险.这一问题严重阻碍了图像分类技术的应用与发展.为此研究人员尝试将同态加密和安全多方计算等密码学技术与图像分类模型相结合,设计隐私保护方案.由于引入隐私保护会对模型的可用性(执行速度和分类精度)造成影响,因此兼顾安全性…查看全部>>
孙隆隆;李辉;于诗文;王迎雪
西安电子科技大学 综合业务网理论及关键技术国家重点实验室,西安 710071西安电子科技大学 网络与信息安全学院,西安 710126西安电子科技大学 综合业务网理论及关键技术国家重点实验室,西安 710071西安电子科技大学 网络与信息安全学院,西安 710126
信息技术与安全科学
图像分类深度学习隐私保护同态加密安全多方计算
《密码学报》 2020 (4)
动态有竞争社交网络影响力最大化问题研究
525-540,16
社会安全风险感知与防控大数据应用国家工程实验室主任基金国家自然科学基金(61972309,61672408)教育部中央高校基本科研业务费(JB181505)陕西省自然科学基础研究计划(2018JM6073)
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