[发明专利]一种社交网络中细粒度人脸隐私保护方法

摘要

本发明公开了一种社交网络中细粒度人脸隐私保护方法，所述社交网络中细粒度人脸隐私保护方法对上传图片进行分块；同时采用基于细粒度好友连接关系的分级加密方法，在图片传播时通过判断访问者与发布者的连接强弱来赋予不同解密秘钥；最终实现对同一图片的因访问者与发布者连接强弱关系不同而有不同处理结果，对人脸敏感区域进行隐私保护。本发明对上传图片进行分块，有效地起到了阻止爬虫等恶性数据挖掘地攻击；同时采用了基于细粒度好友连接关系的分级加密方法，在图片传播时通过判断访问者与发布者的连接强弱来赋予不同解密秘钥；最终实现对同一图片的因访问者与发布者连接强弱关系不同而有不同处理结果，从而对人脸敏感区域进行隐私保护。

主权项

1.一种社交网络中细粒度人脸隐私保护方法，其特征在于，所述社交网络中细粒度人脸隐私保护方法对上传图片进行分块；同时采用基于细粒度好友连接关系的分级加密方法，在图片传播时通过判断访问者与发布者的连接强弱来赋予不同解密秘钥；实现对同一图片的因访问者与发布者连接强弱关系不同而有不同处理结果，对人脸敏感区域进行隐私保护；采用UcenterHome开源架构进行二次开发，在用户上传图片时，加入图片分块，属性值赋值和基于连接信息的分级加密；所述图片分块的方法具体包括：第一步，对图片块属性初始化，每个图片块都对应有自己的imgage_id、patch_id、 patch_face_id、link四个属性值；对于image_id图片，最后一个块用于访问时的图片块替换解密；首先将图片块的patch_face_id值赋值为0和link值赋值为3，而且每个patch_id是从0到2499，故最终一个图片被分成2500个块后的patch_id；第二步，将人脸身份信息和连接信息赋值到图片块属性中；计算每个块的大小即块高patch_h和块宽patch_w；进行属性赋值，即进行face_number次循环；根据发布人与发布图片块的人脸身份的连接关系强弱，采用不 同等级的加密方法，对图片块进行加密的方法具体包括：步骤一，计算整个image_id图片的平均像素值；并利用该像素值，生成一个高为patch_h和宽为patch_w的图片块；并对此图片块的属性进行赋值patch_image_id = 2500， face_id= 0 , link = 3；步骤二，通过判断每个图片块的link值，进行块加密；若link = 3时，代表被访问人脸与发布人是强连接关系，此块不用加密；若link = 2时，代表被访问人脸与发布人是一般连接关系，此块采用中等等级加密算法，在其解密时需要中等等级解密秘钥key2解密；并将加密结果覆盖到其对应的patch_face_id中；若link = 1时，代表被访问人脸与发布人是弱连接关系，此块采用高等等级加密算法，在其解密时需要中高等等级解密秘钥key3解密；并将加密结果覆盖到其对应的patch_face_id中。