一种基于CKKS同态加密与神经网络的安全人脸识别方案

随着大数据技术的不断发展,人脸识别应用越来越广泛,但随之而来的是用户隐私数据泄露等安全问题.针对此,提出一种在云服务器下基于同态加密与神经网络的人脸识别方案.通过CKKS同态加密方案对人脸图像进行加密,在云服务器中通过ResNet50 Model与Arcface Loss函数对LFW数据集进行训练,计算加密图片之间的向量相关性,对密文结果解密并比较阈值判断是否为同一个人,实现人脸识别.实验结果表明,该方案在LFW数据集上,阈值大约为0.25时,密文中的识别准确率达到99.398%,证明本文方案具有较高的识别精度.

一种改进的短签名云数据审计方案

随着物联网的发展,云存储数据产生了爆发式的增长,有效验证存储在云存储服务提供商上数据的完整性成为了一个重要问题。为解决已知的基于BLS短签名的数据完整性审计方案计算效率不高的问题,2019年ZHU等设计了基于ZSS短签名的数据完整性审计方案。但ZHU等的方案在挑战阶段生成的证据在运算上存在正确性问题,并且能对其进行重放攻击或者利用双线性映射特征进行攻击,从而通过第三方审计者的审计。通过改进挑战阶段证据的计算方法,优化验证阶段第三方审计者用于验证证据的双线性对等式,提出了优化的基于ZSS短签名的云数据审计方案。证明了改进后方案的正确性,弥补了原方案中存在的不足,同时分析了方案的安全性。改进的方案中不仅包括第三方审计者在内的攻击者无法恢复出用户数据,而且可以抵抗包括恶意云存储服务提供商在内的攻击者的重放攻击和伪造攻击。通过数值分析发现,计算开销变化不大,通信代价降低,比原方案提供了更好的计算准确性。