IEEE Big Data Cup 2022：基于深度学习的加密图像隐私保护匹配
密码学与安全
2022-11-22 v1 人工智能
计算机视觉与模式识别
机器学习
多媒体
摘要
部署在智慧城市中的智能传感器、设备和系统为其市民带来了增强的物理保护。通过执行运动检测、威胁与行为者画像以及实时警报等技术，实现了强化的犯罪预防以及火灾与生命安全保护。然而，在这些日益普及的部署中，一个重要的需求是保护隐私并强制保护个人可识别信息。因此，应对所收集的数据应用强加密和匿名化技术。在 IEEE Big Data Cup 2022 挑战赛中，对图像应用了不同的掩码、编码和同态加密技术以保护其内容的隐私。参与者需要开发检测方案来对这些图像进行隐私保护匹配。在本文中，我们描述了基于最先进的深度卷积神经网络和各种数据增强技术的解决方案。我们的解决方案在 IEEE Big Data Cup 2022：加密图像隐私保护匹配挑战赛中获得了第一名。
引用
@article{arxiv.2211.11565,
title = {IEEE Big Data Cup 2022: Privacy Preserving Matching of Encrypted Images with Deep Learning},
author = {Vrizlynn L. L. Thing},
journal= {arXiv preprint arXiv:2211.11565},
year = {2022}
}
备注
Keywords: privacy preservation, privacy enhancing, masking, encoding, homomorphic encryption, deep learning, convolutional neural networks