云计算环境下的FHE与人脸识别身份认证方案

"云环境下融合FHE和人脸识别的身份认证方案，基于人脸识别的身份认证技术，全同态加密(FHE)，分布式身份认证，云安全，人脸识别，身份认证" 本文介绍了一种在云环境下的身份认证方案，该方案融合了全同态加密（FHE）技术和人脸识别技术，旨在解决传统身份认证方法中的安全问题以及云计算环境中的隐私保护不足和实用性差的问题。全同态加密是一种先进的密码学技术，允许在数据加密状态下执行计算，从而在保护用户隐私的同时进行有效的身份验证。 首先，传统的身份认证方法通常依赖于共享信息（如用户名和密码）、计算存储信息（如智能卡）或生物特征（如指纹和面部特征）。在云环境下，这些方法面临的安全挑战包括数据泄露和攻击，以及对用户隐私的潜在侵犯。为了解决这些问题，文章提出了一种改进的方法，结合了FHE和人脸识别。 具体来说，该方案使用了改进的整数环上的全同态加密，以降低识别率低和效率低的问题。FHE被用于加密人脸识别过程中的敏感信息，确保即使在云服务器上处理，用户的面部数据也保持加密状态，防止数据被非法获取。同时，通过与FHE兼容的欧式距离分类方法，结合神经网络模型进行人脸特征提取，将复杂的欧式距离计算转化为点积计算，这既保持了人脸识别的准确性，又降低了计算复杂度。 此外，该方案是分布式身份认证，意味着认证过程分布在多个节点上，进一步增强了系统的安全性和可靠性。测试结果显示，此方案在保护用户隐私的同时，没有显著降低人脸识别的性能，提高了桌面云身份认证的安全性，具有良好的适用性和推广价值。 关键词：云安全，全同态加密，人脸识别，身份认证，这些都反映了研究的核心内容。当前的云环境身份认证方案尽管多样化，但仍存在安全隐患，如基于共享信息的传统认证方式易受攻击，而公钥密码学和数字证书方案则可能面临隐私泄露问题。因此，结合FHE和人脸识别的新方案，为云计算环境提供了更为安全和隐私保护的身份验证途径。