May, 2019
考虑加密域中数据增强的基于像素图像加密的隐私保护深度神经网络
Privacy-Preserving Deep Neural Networks with Pixel-based Image Encryption Considering Data Augmentation in the Encrypted Domain
Warit Sirichotedumrong, Takahiro Maekawa, Yuma Kinoshita, Hitoshi Kiya
TL;DR本研究提出了一种新的隐私保护深度神经网络方案，既能够在训练和测试中将缺乏视觉信息的图像应用于 DNNs，也能够首次在加密域中考虑数据增强，该方法采用了一种新的基于像素的图像加密方法，同时提出了一种适应性网络以降低图像加密的影响，并对知名的 ResNet-18 网络应用该方法进行图像分类实验，结果表明，在加密域中进行数据增强的传统隐私保护机器学习方法包括现有最先进的方法都无法应用，而所提出的方法在分类精度方面表现卓越。