一种社交网络中细粒度人脸隐私保护方案

• 作者: 李凯 裴庆祺 詹阳 马国峻
• 来源期刊: 信息网络安全
• 学科: 工学
• 关键词: 社交网络 隐私保护 访问控制 人脸识别
• 年，卷（期）: 2017,（8）
• 所属期刊栏目: 技术研究
• 页码范围: 26-32
• 页数: 7页
• 分类号: TP309.2
• 字数: 6415字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-1122.2017.08.004

摘要

庞大的用户规模、海量的信息交互、多元化的系统服务导致社交网络中存在巨量的以图像形式为主的共享数据.而由于现有人脸图像敏感信息的访问控制粒度较粗,使得共享数据在社交网络中广泛传播的同时,人脸敏感信息泄露问题严重,甚至引发恶性事件.文章通过构造发布者和访问者与访问资源之间的细粒度社交关系,将访问控制单元细化到人脸图像块,结合AES加密、属性基加密和分布式人脸识别,提出了一种对图像中人脸敏感信息进行细粒度隐私保护的方案.该方案实现了图片分享的过程中,人脸敏感信息只能被特定访问者获取的细粒度、动态访问控制策略,保证了图片数据在分享和访问过程中的隐私信息的安全性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李凯	西安电子科技大学综合业务网理论及关键技术国家重点实验室	22	104	6.0	9.0
2	詹阳	西安电子科技大学综合业务网理论及关键技术国家重点实验室	7	32	4.0	5.0
3	裴庆祺	西安电子科技大学综合业务网理论及关键技术国家重点实验室	74	1141	17.0	32.0
4	马国峻	西安文理学院信息工程学院	9	24	4.0	4.0