[发明专利]图像的非交互式轻量级隐私保护审计方法

权利要求书

1.一种图像的非交互式轻量级隐私保护审计方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：

(1)初始化阶段：

用户定义并训练出一个二值卷积神经网络模型mode，使用该模型得到模板的图片特征值接着用户初始化协议所需的属性值n,l，n,l分别代表模板的图片特征值的长度和密钥的安全强度，使用这两个属性值n,l通过初始化算法计算用户的公钥PK_A、私钥SK_A，最后将公钥和二值卷积神经网络模型发给众包服务器，众包服务器使用该模型得到本地兴趣图片的特征值其长度等于模板的图片特征值

(2)隐藏阶段：

用户使用自己的公钥PK_A、私钥SK_A通过隐藏算法加密自己的图片特征值生成密文cipherA，并将其发送给众包服务器；众包服务器使用密文cipherA，结合初始化阶段生成的本地兴趣图片的特征值和用户的公钥PK_A通过注入算法计算出密文cipherB，并将其发送给用户；

(3)提取阶段：

用户使用自己的公钥PK_A、私钥SK_A，使用提取算法提取出密文中两段特征值的汉明距离

2.如权利要求1所述的图像的非交互式轻量级隐私保护审计方法，其特征在于，在初始化阶段中所述通过初始化算法计算用户的公钥PK_A、私钥SK_A中使用的初始化算法是{SK_A,PK_A}←Init(n,l)，其具体步骤为：

(1)利用用户初始化协议所需的属性值n,l生成一个长度为l-bit的素数值ω；生成一个长度为的大素数g；

(2)生成四个正随机数集合：

P＝{p₁,p₂,…,p_n}，Q＝{q₁,q₂,…,q_n}，S＝{s₁,s₂,…,s_n}，T＝{t₁,t₂,…,t_n}，其中

(3)计算V＝{v_i＝p_i+q_ig,i＝1,2,…,n}，U＝{u_i＝s_i+t_ig,i＝1,2,…,n}；

(4)生成私钥SK_A＝{g,P,Q,S,T,V,U}，公钥PK_A＝ω。

3.如权利要求1所述的图像的非交互式轻量级隐私保护审计方法，其特征在于，在隐藏阶段所述用户使用自己的公钥PK_A、私钥SK_A通过隐藏算法加密自己的图片特征值生成密文cipherA中用户使用的隐藏算法是生成密文，其具体步骤为：

令模板的图片特征值对于中每一个元素a_i：

如果a_i＝1,计算c_i＝v_i+ω,d_i＝u_i；

如果a_i＝0，计算c_i＝v_i,d_i＝u_i+ω,得到：

cipherA＝{C＝{c₁,c₂,…,c_n},D＝{d₁,d₂,…,d_n}}。