CN113486394A - 基于人脸区块链的隐私保护及防篡改方法和系统 - Google Patents

基于人脸区块链的隐私保护及防篡改方法和系统 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于人脸区块链的隐私保护及防篡改方法,包括正向过程和反向过程,其中,所述正向过程包括:检测并提取原始图片中的人脸数据,处理加密生成人脸密文保存;计算人脸数据的人脸哈希值作为所述原始图片的数据指纹,并保存到区块链中;使用人脸蒙版覆盖原始图片中的人脸图像;所述反向过程包括:基于用户私钥解密人脸密文得到人脸数据;基于数据指纹对解密的人脸数据进行完整性校验;将通过完整性校验的人脸数据覆盖带人脸蒙版的图片后得到原始图片。采用本发明的方法,能够在一定程度上解决人脸隐私保护以及人脸数据私密性和完整性问题。

Description

基于人脸区块链的隐私保护及防篡改方法和系统
技术领域
本发明涉及人脸识别和区块链技术领域,特别是涉及一种基于人脸区块链 的隐私保护及防篡改方法和系统。
背景技术
人脸识别技术是目前应用非常广泛的生物特征识别技术。由于其广泛应用 于支付、安防、金融、医疗等场景,人脸识别数据直接关系到个人的生命财产 安全。然而,随着人脸识别技术的广泛应用,滥采、滥用、泄露人脸识别数据 的情况时有发生,例如过度收集、存储原始人脸数据、不正当使用和共享等。
发明内容
本发明目的在提供一种基于人脸区块链的隐私保护及防篡改方法和系统, 在一定程度上解决人脸隐私保护以及人脸数据私密性和完整性问题。采用的技 术方案如下:
本发明的第一个方面为一种基于人脸区块链的隐私保护及防篡改方法,包 括正向过程和反向过程,其中,所述正向过程包括:
S1、检测并提取原始图片中的人脸数据,处理加密生成人脸密文保存;
S2、计算人脸数据的人脸哈希值作为所述原始图片的数据指纹,并保存到 区块链中;
S3、使用人脸蒙版覆盖原始图片中的人脸图像;
所述反向过程包括:
S4、基于用户私钥解密人脸密文得到人脸数据;
S5、基于数据指纹对解密的人脸数据进行完整性校验;
S6、将通过完整性校验的人脸数据覆盖带人脸蒙版的图片后得到原始图片。
进一步的,步骤S1具体包括:
S11、检测并提取原始图片中的人脸数据;
S12、通过区块链加密算法计算提取的人脸数据的哈希值;
S13、加密人脸数据得到人脸密文并保存。
进一步的,步骤S2具体包括:
S21、通过区块链加密算法计算每张原始图片的人脸数据的人脸哈希值,将 其作为每张原始图片的数据指纹;
S22、分别将每张原始图片的数据指纹存储到区块链上。
进一步的,步骤S21中,每张原始图片的人脸数据包括图片中所有的人脸 位置信息和人脸图像数据。
进一步的,步骤S3具体包括:
S31、生成或调用一张虚拟的3D人脸模型;
S32、根据原始图片上检测出的所有人脸的6自由度调整所述3D人脸模型 的6自由度以符合原始图片上的人脸;
S33、将调整后的3D人脸模型映射到2D平面上作为人脸蒙版;
S44、使用所述人脸蒙版替换原始图片上的人脸图像。
进一步的,步骤S4具体包括:
S41、检索需还原图片对应的人脸密文;
S42、使用用户私钥解码所述人脸密文得到人脸数据。
进一步的,步骤S5具体包括:
S51、对于解密得到的人脸数据,使用与加密时相同的区块链加密算法计算 该人脸数据的人脸哈希值;
S52、检索需还原图片在区块链上对应的数据指纹;
S53、比对计算得到的人脸哈希值与检索到数据指纹是否一致,若人脸哈希 值与数据指纹相同,则判定该人脸数据未被篡改;若人脸哈希值与数据指纹不 同,则判断该人脸数据已被篡改。
进一步的,所述正向过程还包括:
S1’、向被授权用户分发对应原始图片的人脸密文的私钥;
所述反向过程还包括:
S7、向被授权用户返回解密还原后的原始图片。
本发明的第二个方面为一种基于人脸区块链的隐私保护及防篡改系统,包 括:
人脸检测模块,其用于检测并提取原始图片中的人脸数据;
加密模块,其用于将人脸检测模块提取的人脸数据生成人脸密文并保存, 以及计算人脸数据的人脸哈希值作为所述原始图片的数据指纹,并保存到区块 链中;
蒙版模块,其用于生成或调用2D或3D人脸蒙版覆盖原始图片中的人脸图 像;
解密模块,其用于基于用户私钥解密人脸密文得到人脸数据;
校验模块,其用于基于数据指纹对解密的人脸数据进行完整性校验;
还原模块,其用于将通过完整性校验的人脸数据覆盖带人脸蒙版的图片后 得到原始图片。
进一步的,该系统还包括:
交互模块,其用于向被授权用户分发对应原始图片的人脸密文的私钥;以 及向被授权用户返回解密还原后的原始图片。
本发明的有益技术效果为:
本发明利用区块链去中心化和不可篡改的特点存储图像人脸数据指纹,可 用于防止图像中的人脸图像被篡改,并且方便判断图像中的人脸是否已被篡改; 通过2D或者3D的人脸蒙版来替换原图的人脸图像,并且加密存储原图人脸数 据,配合授权系统,可起到保护图像人脸隐私的作用,从而在一定程度上解决 了图像人脸隐私和防篡改的问题。
附图说明
图1是本发明方法实施例的流程示意图。
图2是本发明方法实施例中正向过程的流程示意图。
图3是本发明方法实施例中反向过程的流程示意图。
图4是本发明方法实施例中的人脸隐私保护示意图。
具体实施方式
为了进一步理解本发明,下面结合实施例对本发明优选实施方案进行描述, 但是应当理解,这些描述只是为进一步说明本发明的特征和优点,而不是对本 发明权利要求的限制。
参考附图1,本发明的第一个示出实施例为基于人脸区块链的隐私保护及防 篡改方法,包括正向过程S1-S3和反向过程S4-S6。
参考附图2,正向过程包括:
第一步,检测并提取原始图片中的人脸数据,处理加密生成人脸密文保存。 具体步骤包括:
首先,对待处理的每一张原始图片,检测并提取原始图片中的人脸数据;
之后,通过区块链加密算法计算提取的人脸数据的哈希值;
最后,加密人脸数据得到人脸密文并保存。
第二步,计算人脸数据的人脸哈希值作为原始图片的数据指纹,并保存到 区块链中。具体步骤包括:
首先通过区块链加密算法计算每张原始图片的人脸数据的人脸哈希值,将 其作为每张原始图片的数据指纹;
然后分别将每张原始图片的数据指纹存储到区块链上。
其中,每张原始图片的人脸数据包括图片中所有的人脸位置信息和人脸图 像数据,加在一起经过哈希计算得到每张原始图片的数据指纹。
第三步,使用人脸蒙版覆盖原始图片中的人脸图像。人脸蒙版(Face Mask) 是与对应人脸数据尺度一致的虚拟人脸图像。其覆盖过程为:
使用一张虚拟人脸;
调整其尺寸以适应原始人脸;
替换原始的人脸。
具体操作过程中,若使用2D人脸蒙版(Face Mask),其覆盖过程为:
首先,使用数量等于原图上人脸数量的虚拟的2D人脸图像;
调整其尺寸以符合原图人脸图像的尺寸;
然后全部替换原图上对应的人脸。
若使用3D人脸蒙版(Face Mask),其覆盖过程为:
首先使用一张虚拟的3D人脸模型;
根据原图上检测出的所有人脸的6自由度(前后、上下、左右三个互相垂直 的坐标轴上的平移距离,三个垂直轴上旋转角度其方向);
调整3D人脸的6自由度以符合原图上的人脸;
然后将3D人脸映射到2D上;
最后使用该人脸蒙版(Face Mask)替换原图上的人脸。
参考附图3,若用户得到授权,将会得到对应原始图片的私钥。当需要提取 加密的人脸时,反向过程包括:
第一步,基于用户私钥解密人脸密文得到人脸数据。具体步骤包括:
首先从存储数据库检索需还原图片对应的人脸密文;
然后使用授权给指定用户的用户私钥解码人脸密文得到人脸数据。
第二步,基于数据指纹对解密的人脸数据进行完整性校验。具体步骤包括:
首先,对于解密得到的人脸数据,使用与加密时相同的区块链加密算法计 算该人脸数据的人脸哈希值;
然后,检索需还原图片在区块链上对应的数据指纹;
最后,比对计算得到的人脸哈希值与检索到数据指纹是否一致,若人脸哈 希值与数据指纹相同,则判定该人脸数据未被篡改;若人脸哈希值与数据指纹 不同,则判断该人脸数据已被篡改。
第三步,将通过完整性校验的人脸数据覆盖带人脸蒙版的图片后得到原始 图片。
最后,向被授权用户返回解密还原后的原始图片。
如图4所示,从左到右为人脸蒙板替换原始人脸过程;从右至左为使用人 脸数据替换人脸蒙板还原原始图片过程。
本发明的第二个实施例为基于人脸区块链的隐私保护及防篡改系统,包括:
人脸检测模块,其用于检测并提取原始图片中的人脸数据;
加密模块,其用于将人脸检测模块提取的人脸数据生成人脸密文并保存, 以及计算人脸数据的人脸哈希值作为所述原始图片的数据指纹,并保存到区块 链中;
蒙版模块,其用于生成或调用2D或3D人脸蒙版覆盖原始图片中的人脸图 像;
解密模块,其用于基于用户私钥解密人脸密文得到人脸数据;
校验模块,其用于基于数据指纹对解密的人脸数据进行完整性校验;
还原模块,其用于将通过完整性校验的人脸数据覆盖带人脸蒙版的图片后 得到原始图片。
进一步的,为了便于与用户交互,该系统还包括:
交互模块,其用于向被授权用户分发对应原始图片的人脸密文的私钥;以 及向被授权用户返回解密还原后的原始图片。
上述个模块的具体工作原理可参见前述方法实施例中的实施步骤,在此不 作赘述。
以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想。应当指 出,对于本技术领域的普通技术人员来说,在不脱离本发明原理的前提下,还 可以对本发明进行若干改进和修饰,这些改进和修饰也落入本发明权利要求的 保护范围内。

Claims (10)

1.一种基于人脸区块链的隐私保护及防篡改方法,其特征在于,包括正向过程和反向过程,其中,所述正向过程包括:
S1、检测并提取原始图片中的人脸数据,处理加密生成人脸密文保存;
S2、计算人脸数据的人脸哈希值作为所述原始图片的数据指纹,并保存到区块链中;
S3、使用人脸蒙版覆盖原始图片中的人脸图像;
所述反向过程包括:
S4、基于用户私钥解密人脸密文得到人脸数据;
S5、基于数据指纹对解密的人脸数据进行完整性校验;
S6、将通过完整性校验的人脸数据覆盖带人脸蒙版的图片后得到原始图片。
2.如权利要求1所述的基于人脸区块链的隐私保护及防篡改方法,其特征在于,步骤S1具体包括:
S11、检测并提取原始图片中的人脸数据;
S12、通过区块链加密算法计算提取的人脸数据的哈希值;
S13、加密人脸数据得到人脸密文并保存。
3.如权利要求1所述的基于人脸区块链的隐私保护及防篡改方法,其特征在于,步骤S2具体包括:
S21、通过区块链加密算法计算每张原始图片的人脸数据的人脸哈希值,将其作为每张原始图片的数据指纹;
S22、分别将每张原始图片的数据指纹存储到区块链上。
4.如权利要求3所述的基于人脸区块链的隐私保护及防篡改方法,其特征在于,步骤S21中,每张原始图片的人脸数据包括图片中所有的人脸位置信息和人脸图像数据。
5.如权利要求1所述的基于人脸区块链的隐私保护及防篡改方法,其特征在于,步骤S3具体包括:
S31、生成或调用一张虚拟的3D人脸模型;
S32、根据原始图片上检测出的所有人脸的6自由度调整所述3D人脸模型的6自由度以符合原始图片上的人脸;
S33、将调整后的3D人脸模型映射到2D平面上作为人脸蒙版;
S44、使用所述人脸蒙版替换原始图片上的人脸图像。
6.如权利要求1所述的基于人脸区块链的隐私保护及防篡改方法,其特征在于,步骤S4具体包括:
S41、检索需还原图片对应的人脸密文;
S42、使用用户私钥解码所述人脸密文得到人脸数据。
7.如权利要求6所述的基于人脸区块链的隐私保护及防篡改方法,其特征在于,步骤S5具体包括:
S51、对于解密得到的人脸数据,使用与加密时相同的区块链加密算法计算该人脸数据的人脸哈希值;
S52、检索需还原图片在区块链上对应的数据指纹;
S53、比对计算得到的人脸哈希值与检索到数据指纹是否一致,若人脸哈希值与数据指纹相同,则判定该人脸数据未被篡改;若人脸哈希值与数据指纹不同,则判断该人脸数据已被篡改。
8.如权利要求1-7任一项所述的基于人脸区块链的隐私保护及防篡改方法,其特征在于,所述正向过程还包括:
S1’、向被授权用户分发对应原始图片的人脸密文的私钥;
所述反向过程还包括:
S7、向被授权用户返回解密还原后的原始图片。
9.一种基于人脸区块链的隐私保护及防篡改系统,其特征在于,包括:
人脸检测模块,其用于检测并提取原始图片中的人脸数据;
加密模块,其用于将人脸检测模块提取的人脸数据生成人脸密文并保存,以及计算人脸数据的人脸哈希值作为所述原始图片的数据指纹,并保存到区块链中;
蒙版模块,其用于生成或调用2D或3D人脸蒙版覆盖原始图片中的人脸图像;
解密模块,其用于基于用户私钥解密人脸密文得到人脸数据;
校验模块,其用于基于数据指纹对解密的人脸数据进行完整性校验;
还原模块,其用于将通过完整性校验的人脸数据覆盖带人脸蒙版的图片后得到原始图片。
10.如权利要求9所述的基于人脸区块链的隐私保护及防篡改系统,其特征在于,还包括:
交互模块,其用于向被授权用户分发对应原始图片的人脸密文的私钥;以及向被授权用户返回解密还原后的原始图片。
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