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Poster Session II
Cryptosystem-Adaptive Learning for Encrypted Images Classification
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- 발행기관
- 한국차세대컴퓨팅학회 바로가기
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- 간행물
- 한국차세대컴퓨팅학회 학술대회 바로가기
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- 통권
- The 7th International Conference on Next Generation Computing 2021 (2021.11)바로가기
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- 페이지
- pp.274-275
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- 저자
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- 언어
- 영어(ENG)
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- URL
- https://www.earticle.net/Article/A448066
원문정보
초록
- 영어
- To manage the big data in constraint resources has difficulties and challenges. The power and the cost can be saved when the cloud services are used to process and store the data. However, the data includes the personal information that can be sensitive and should be hidden from the others. So we propose the privacy-preserving classification scheme for image data. The pixel-based learning is the scheme that is adapted to the cryptosystem, and is used to classify the encrypted images. Our proposed deep learning model has the convolutional layers that has the same size of the kernel with the block size in the cryptographic algorithm. The experiment results show that it can improve the accuracy on classification of encrypted images, and make it possible to use the private data securely.
목차
Abstract
I. INTRODUCTION
II. THEORY
A. Double Random Phase Encoding (DRPE)
B. Data Encryption Standard (DES)
III. PROPOSED SCHEME
IV. EXPERIMENT RESULTS
V. CONCLUSION
ACKNOWLEDGMENT
REFERENCES
키워드
Information security privacy-preserving double random phase encoding deep learning.저자
간행물 정보
발행기관
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- 발행기관명
- 한국차세대컴퓨팅학회 [Korean Institute of Next Generation Computing]
- 설립연도
- 2005
- 분야
- 공학>컴퓨터학
- 소개
- 본 학회는 차세대 PC 및 그 관련분야의 학술활동을 통하여 차세대 PC의 학문 및 기술발전을 도모하고 산업발전 및 국제협력 증진을 목적으로 한다.
간행물
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- 간행물명
- 한국차세대컴퓨팅학회 학술대회
- 간기
- 반년간
- 수록기간
- 2021~2025
- 십진분류
- KDC 566 DDC 004
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