[發明專利]社交網絡圖片分享中的位置隱私保護方法、社交網絡平臺

有效

• 申請號: 201910167675.8
• 申請日: 2019-03-06
• 公開（公告）號: CN109993212B
• 公開（公告）日: 2023-06-20
• 發明（設計）人: 王祥;張潤東;裴慶祺
• 申請（專利權）人: 西安電子科技大學
• 主分類號: G06F18/2321
• 分類號: G06F18/2321;G06F18/214;G06N3/0464;G06F16/9535
• 代理公司: 西安長和專利代理有限公司 61227
• 代理人: 黃偉洪;何畏

本發明屬于視覺隱私保護技術領域，公開了一種社交網絡圖片分享中的位置隱私保護方法、社交網絡平臺；通過對收集的地點圖像集進行圖像分割和聚類預處理，獲取圖像中各物體的分類標簽并篩選后，進行物體檢測模型的訓練；根據數據集中各類物體統計信息，分別從數量和相對位置兩種策略對物體的隱私程度判定，得到隱私標簽后訓練隱私判別模型；利隱私區域根據程度的不同以圖像修復方式進行隱私性消除；將使用者的反饋作為數據輸入隱私判別模型進行更新，保證標準的可靠性。在對實際圖像內容擾動很小的前提下，使得機器目標檢測方法也無法正確檢測出圖像中存在的目標，無法與實際位置信息相關聯起來。本發明較好地實現了圖像內容中的位置隱私的保護。

技術領域

本發明屬于視覺隱私保護技術領域，尤其涉及一種社交網絡圖片分享中的位置隱私保護方法、社交網絡平臺。

背景技術

目前，最接近的現有技術是這樣的：近年來，隨著移動互聯網技術和硬件水平的飛速發展，人們越來越容易接入和獲取各類在線服務。其中，功能不一的各類社交網絡平臺作為社交活動的傳播載體，占據了人們日常生活的大部分時間，使得人們可以隨時隨地分享自己的生活的每一個細節。但在公開的社交平臺上，如果沒有合適的處理手段，隱私信息極有可能遭到泄露和濫用，對用戶本身產生危害，尤其是最為直觀的圖片數據，由于包含了豐富的信息，可能會在不經意間泄露個人隱私；另一方面，伴隨著基于位置的服務(LBS)產生的位置隱私，可能會透露一個人的行為模式、興趣愛好等，也是一種至關重要的個人信息。

首先，從社交網絡本身的層面上講，現有的隱私保護方法的核心技術是訪問控制，也就是由用戶設定隱私策略，來決定哪些信息能夠由哪些對象訪問，例如將朋友劃分為不同的圈子，再針對信息類型來設定訪問權限。但這種方式過于依賴用戶的主動性和對隱私的理解程度，且設置過程繁瑣，隱私概念籠統不夠精細(沒有細化到各種隱私數據類型和場景中)，實際效果不好；對于位置隱私保護，現有的技術主要是從實際物理位置，也就是坐標信息入手的，多數考慮的是如何保證基于位置服務的質量上基礎上，對位置信息進行處理，從而保證用戶隱私。但實際上，用戶在社交網站上實時分享的圖像也存在泄露位置信息的可能，例如各類文字標識和標志物，都能在一定程度上指示圖片的拍攝位置。一方面，這些圖片中包含的位置信息可能會被惡意攻擊者獲取，從而導致用戶的行蹤信息和行為規律的暴露；另一方面，隨著數據挖掘和計算機視覺技術的進步，一些企業出于商業目的，會對用戶上傳的圖片進行收集和分析，獲取更深層次的信息，導致用戶隱私信息的間接性泄露。目前這種針對圖像的數據挖掘手段主要是使用了以卷積神經網絡為代表的深度學習技術，對圖像內容進行分類或檢測，再結合大數據處理，就能夠批量化地獲得圖片中的有效信息，從而得到圖片擁有者的私人信息。然而，目前的隱私保護技術鮮有針對這種手段的方式。

綜上所述，現有技術存在的問題是：對于社交網絡的隱私問題，受制于繁瑣、籠統等條件的制約，基于訪問控制的手段通常無法達到較好的效果；對于位置隱私問題，目前的技術大多針對LBS中設備的實際物理位置，而沒有處理圖像中的位置隱私泄露的方法；而對于結合數據挖掘和卷積神經網絡的圖像分析手段，目前也很少有隱私保護方法來進行反制。

解決上述技術問題的難度和意義：解決社交網絡圖像分享中的位置隱私保護問題的難度主要在于：1、如何確定圖片中和位置有關的區域或物體；2、如何判定這些區域或物體的隱私相關性；3、如何從基于卷積神經網絡的圖像檢測中保護圖像隱私。意義在于解決圖像隱私和位置隱私中存在的一個盲點問題，完善隱私保護手段。

發明內容

針對現有技術存在的問題，本發明提供了一種社交網絡圖片分享中的位置隱私保護方法、社交網絡平臺。

本發明是這樣實現的，一種社交網絡圖片分享中的位置隱私保護方法，所述社交網絡圖片分享中的位置隱私保護方法包括：

首先從視覺隱私保護角度，通過對收集的地點圖像集進行圖像分割和聚類預處理，獲取圖像中各物體的分類標簽并篩選后，進行物體檢測模型的訓練；根據數據集中各類物體的統計信息，分別從數量和相對位置兩種策略對物體的隱私程度判定，得到隱私標簽后訓練隱私判別模型；