[發明專利]一種保護隱私安全的人臉識別方法

在審

• 申請號: 202111352256.5
• 申請日: 2021-11-16
• 公開（公告）號: CN114093001A
• 公開（公告）日: 2022-02-25
• 發明（設計）人: 張文政;趙偉;朱朝熹;陳志罡;盧健;黃寶盛
• 申請（專利權）人: 中國電子科技集團公司第三十研究所
• 主分類號: G06V40/16
• 分類號: G06V40/16;G06F21/60;G06F21/62
• 代理公司: 成都九鼎天元知識產權代理有限公司 51214
• 代理人: 張杰

本發明提供一種保護隱私安全的人臉識別方法，包括：人臉注冊階段：采集人臉圖像并提取人臉特征，并采用CKKS全同態加密算法加密人臉特征后得到源人臉模板；將源人臉模板存儲在數據庫中；人臉匹配階段：采集待識別人臉圖像并提取待識別人臉特征，并采用CKKS全同態加密算法加密待識別人臉特征后得到目標人臉模板；將目標人臉模板與數據庫中的源人臉模板進行匹配。本發明采用CKKS全同態加密算法加密人臉特征，解決了人臉特征數據的隱私安全的問題。

技術領域

本發明涉及身份認證技術領域，具體而言，涉及一種保護隱私安全的人臉識別方法。

背景技術

在身份認證領域，人臉生物特征認證技術具有傳統密碼學所不具備的優勢，如使用便捷、不可抵賴、難以偽造等，因此逐漸在人們日常生活中扮演重要角色。然而，隨著人臉生物特征認證系統應用的逐漸深入，其本身所固有的一些隱患也逐漸暴露出來，比如假人臉特征的攻擊，人臉特征模板的丟失與重構攻擊等等。為了解決人臉特征數據的隱私安全等問題，人們提出一些解決方法，這些方法可以歸類為以下四種：

1、生物特征密碼系統。該方法將生物特征與密鑰綁定，或者基于生物特征生成密鑰。比較常見的是fuzzy commitment和fuzzy vault方案。這些方案使用糾錯碼來處理生物識別數據中的類內變化。但不能處理大的類內變化，導致了較低的識別性能。此外，糾錯碼要求生物識別特征向量必須是某種格式，如二進制字符串或整數向量(范圍有限)等。這種量化方法通常容易造成信息的損失，從而降低了生物特征識別性能。

2、基于轉換的方法。該方法使用一個轉換函數將生物特征(例如人臉特征)轉化為另外一個域的數據。該方法依賴于用戶指定的密鑰將生物特征數據變換到另外一個域。由于變換具有可逆的特性，使得該方法極大的依賴于密鑰的安全。此外，該方法還可以使用非可逆變換進行轉換，但是識別時會帶來極大的性能開銷。

3、混合方法。該方法將上述生物特征密碼系統與轉換的方法結合使用。由于采用卷積神經網絡將生物特征隨機轉換為一個二進制碼，而且卷積神經網絡訓練過程中沒有任何隱私保護，因此會導致生物特征的泄露。

4、同態加密方法。該方法采用同態加密將生物特征加密后存儲。識別時將采集的生物特征加密后與保存的生物特征模板(密文)進行比對。最早人們提出使用單同態加密方法保護生物特征模板，由于識別時需要客戶端與服務端的多次通信導致效率不高。隨后人們提出使用部分同態加密方法保護生物特征模板。但是這些方法只能針對二進制生物特征數據的形式，例如指紋或者虹膜，無法應用于人臉這種實數型數據。最近人們提出使用全同態加密解決人臉模板的保護，但是這些方法要么效率不高要么依然需要將人臉數據整型化處理。

發明內容

本發明旨在提供一種保護隱私安全的人臉識別方法，以解決人臉特征數據的隱私安全的問題。

本發明提供的一種保護隱私安全的人臉識別方法，包括：

人臉注冊階段：采集人臉圖像并提取人臉特征，并采用CKKS全同態加密算法加密人臉特征后得到源人臉模板；將源人臉模板存儲在數據庫中；

人臉匹配階段：采集待識別人臉圖像并提取待識別人臉特征，并采用CKKS全同態加密算法加密待識別人臉特征后得到目標人臉模板；將目標人臉模板與數據庫中的源人臉模板進行匹配。

進一步的，所述人臉注冊階段包括如下步驟：

S11，采集人臉圖像；

S12，對采集的人臉圖像進行預處理；

S13，對預處理后的人臉圖像進行人臉特征提取；

S14，對提取的人臉特征進行歸一化；

S15，采用CKKS全同態加密算法生成用戶的公鑰和私鑰；