CN112308021A - 基于隐私保护的加密人脸特征匹配方法 - Google Patents

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张懿嘉
朱静熹
庞浩天
李朋林
魏立斐
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Abstract

本发明属于人脸特征匹配领域，尤其是一种基于隐私保护的加密人脸特征匹配方法，包括以下步骤：S1、用户通过摄像头拍照或实时提取需要识别的人脸特征值，将特征值传输给用户服务器；S2、用户服务器调用SDK(B)先请求密码服务进行协商获取此次识别的加密密钥，使用该密钥对特征值加密得到密文；S3、用户服务器向人脸识别服务器发起人脸识别请求，参数为加密的人脸特征；S4、人脸识别服务器接受到识别请求后，读取加密存储的人脸库中的人脸特征数据；S5、通过密码服务先解密密文存储的人脸特征，再使用步骤2中此次识别请求协商的密钥加密人脸特征，本发明确保人脸数据存储安全的同时能够在密文状态下完成人脸特征比对。

Description

基于隐私保护的加密人脸特征匹配方法
技术领域
本发明涉及人脸特征匹配技术领域，尤其涉及一种基于隐私保护的加密人脸特征匹配方法。
背景技术
人脸识别系统通过预测两张脸的相似性，以试图验证或确定某个用户的身份，这些系统利用计算机视觉和机器学习过程来对比两个图像的人脸是否是一个人，数字时代的“信息隐私”(informational privacy)问题，至少具有两个特色，一是无论是公部门或者私部门，对于个人信息的搜集，其数量几无上限；一是一旦信息公开揭露，那么其传播速度之快将难以想像。若完善监督，随着信息技术如摩尔定律般的发展速率，恐怕将会对我们的日常行为形成无缝渗透的全面监控与决策干预，进而严重危及我们的完整思想生活与行动空间。
如今，越来越多的高校开始建设“智能校园”、“智能课堂”，引入人脸识别、大数据采集等技术。据中国之声报道，中国药科大学的学生们就在入校时发现了一个大变化，不仅校门、图书馆等安装了新的人脸识别门禁，教室内也装上了用于考勤的人脸识别系统，学生发呆、玩手机都能被感知到。
当下人脸识别技术的风险点，更多集中在存储环节。由于人脸识别应用五花八门，也没有统一的行业标准，大量的人脸数据都被存储在各应用运营方，或是技术提供方的中心化数据库中。
人脸识别由于不可变更性以及与信息主体强捆绑性已成为互联网上的主体身份的主要鉴别方式之一，被广泛应用于银行、医疗、在线支付、安防、公司门禁、智能家居、物流零售、娱乐等各个行业。另一方面，人脸作为生物识别信息具有唯一性和不可变更性，也意味着信息安全系数的增高，一旦泄露，对个人信息主体可能造成无法弥补的永久性的隐私侵害。
发明内容
本发明的目的是为了解决现有技术中存在信息泄露对个人信息主体可能造成无法弥补的永久性的隐私侵害的缺点，而提出的基于隐私保护的加密人脸特征匹配方法。
为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：
基于隐私保护的加密人脸特征匹配方法，包括以下步骤：
S1、用户通过摄像头拍照或实时提取需要识别的人脸特征值，将特征值传输给用户服务器；
S2、用户服务器调用SDK(B)先请求密码服务进行协商获取此次识别的加密密钥，使用该密钥对特征值加密得到密文；
S3、用户服务器向人脸识别服务器发起人脸识别请求，参数为加密的人脸特征；
S4、人脸识别服务器接受到识别请求后，读取加密存储的人脸库中的人脸特征数据；
S5、通过密码服务先解密密文存储的人脸特征，再使用步骤2中此次识别请求协商的密钥加密人脸特征；
S6、人脸识别服务器将实时的密文人脸特征和人脸库中获取的密文人脸特征输入“生物特征数据隐私计算环境(E)”中进行密文特征比较计算，返回最终识别结果。
优选的，所述S2中，用户服务器调用SDK(B)先请求密码服务进行协商获取此次识别的加密密钥，使用该密钥对特征值加密得到密文，密码服务将加密密钥分发给SDK(A)。
优选的，所述SDK(A)为存储加密SDK。
优选的，所述SDK(B)为采集端加密SDK。
与现有技术相比，本发明的有益效果在于：
本发明确保人脸数据存储安全的同时能够在密文状态下完成人脸特征比对。
附图说明
图1为本发明提出的基于隐私保护的加密人脸特征匹配方法的流程图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。
参照图1，基于隐私保护的加密人脸特征匹配方法，包括以下步骤：
S1、用户通过摄像头拍照或实时提取需要识别的人脸特征值，将特征值传输给用户服务器；
S2、用户服务器调用SDK(B)先请求密码服务进行协商获取此次识别的加密密钥，使用该密钥对特征值加密得到密文；
S3、用户服务器向人脸识别服务器发起人脸识别请求，参数为加密的人脸特征；
S4、人脸识别服务器接受到识别请求后，读取加密存储的人脸库中的人脸特征数据；
S5、通过密码服务先解密密文存储的人脸特征，再使用步骤2中此次识别请求协商的密钥加密人脸特征；
S6、人脸识别服务器将实时的密文人脸特征和人脸库中获取的密文人脸特征输入“生物特征数据隐私计算环境(E)”中进行密文特征比较计算，返回最终识别结果。
本方案提出一种不存储原始人脸图像，仅存储加密的人脸特征值的方法来确保人脸识别系统存储环节安全的解决方案，确保人脸数据存储安全的同时能够在密文状态下完成人脸特征比对。
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (4)

1.基于隐私保护的加密人脸特征匹配方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、用户通过摄像头拍照或实时提取需要识别的人脸特征值，将特征值传输给用户服务器；
S2、用户服务器调用SDK(B)先请求密码服务进行协商获取此次识别的加密密钥，使用该密钥对特征值加密得到密文；
S3、用户服务器向人脸识别服务器发起人脸识别请求，参数为加密的人脸特征；
S4、人脸识别服务器接受到识别请求后，读取加密存储的人脸库中的人脸特征数据；
S5、通过密码服务先解密密文存储的人脸特征，再使用步骤2中此次识别请求协商的密钥加密人脸特征；
S6、人脸识别服务器将实时的密文人脸特征和人脸库中获取的密文人脸特征输入“生物特征数据隐私计算环境(E)”中进行密文特征比较计算，返回最终识别结果。
2.根据权利要求1所述的基于隐私保护的加密人脸特征匹配方法，其特征在于，所述S2中，用户服务器调用SDK(B)先请求密码服务进行协商获取此次识别的加密密钥，使用该密钥对特征值加密得到密文，密码服务将加密密钥分发给SDK(A)。
3.根据权利要求2所述的基于隐私保护的加密人脸特征匹配方法，其特征在于，所述SDK(A)为存储加密SDK。
4.根据权利要求1所述的基于隐私保护的加密人脸特征匹配方法，其特征在于，所述SDK(B)为采集端加密SDK。
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