Vi presenterar ett nytt sekretessbevarande system för djupa neurala nätverk (DNN) som gör det möjligt för oss att inte bara tillämpa bilder utan visuell information till DNNs för både utbildning och testning utan också att överväga dataförstärkning i den krypterade domänen för första gången. I detta dokument föreslås först en ny pixelbaserad bildkrypteringsmetod för integritetsbevarande DNN. Dessutom anses ett nytt anpassningsnätverk minska påverkan av bildkryptering. I ett försök tillämpas den föreslagna metoden på ett välkänt nätverk, ResNet-18, för bildklassificering. De experimentella resultaten visar att konventionella metoder för integritetsbevarande maskininlärning, inklusive state-of-the-arts, inte kan tillämpas på dataförstärkning i den krypterade domänen och att den föreslagna metoden överträffar dem när det gäller klassificeringsnoggrannhet.
Följaktligen utför den pixelbaserade krypteringsmetoden REF dataförstärkning i den krypterade domänen.
Privacy-Preserving Deep Neural Networks with Pixel-Based Image Encryption Considering Data Augmentation in the Encrypted Domain
{'venue': '2019 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)', 'journal': '2019 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering']}