| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 研究的背景与意义 | 第9-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.1 隐私保护机器学习算法 | 第11-12页 |
| 1.2.2 隐私保护图像特征提取算法 | 第12-13页 |
| 1.3 本文主要的贡献 | 第13-14页 |
| 1.4 本文的结构安排 | 第14页 |
| 1.5 小结 | 第14-15页 |
| 第二章 预备知识 | 第15-21页 |
| 2.1 密码学工具 | 第15-18页 |
| 2.1.1 1-out-of-n茫然传输协议介绍 | 第15-16页 |
| 2.1.2 同态加密介绍 | 第16-18页 |
| 2.2 神经网络介绍 | 第18页 |
| 2.3 Haar特征介绍 | 第18-20页 |
| 2.4 小结 | 第20-21页 |
| 第三章 隐私保护神经网络方案 | 第21-28页 |
| 3.1 应用场景 | 第21页 |
| 3.2 方案模型 | 第21-25页 |
| 3.3 方案分析 | 第25-27页 |
| 3.3.1 安全性分析 | 第25-26页 |
| 3.3.2 正确性分析 | 第26页 |
| 3.3.3 时间复杂度分析 | 第26-27页 |
| 3.4 小结 | 第27-28页 |
| 第四章 隐私保护图像的Haar特征提取 | 第28-40页 |
| 4.1 应用场景 | 第28页 |
| 4.2 方案构建 | 第28-29页 |
| 4.3 密文域Haar特征提取算法 | 第29-32页 |
| 4.4 基于安全Haar特征的隐私保护图像人脸检测 | 第32-35页 |
| 4.5 关键问题分析与实验说明 | 第35-39页 |
| 4.5.1 隐私性分析 | 第35-36页 |
| 4.5.2 准确性分析 | 第36-37页 |
| 4.5.3 效率分析 | 第37-38页 |
| 4.5.4 实验说明 | 第38-39页 |
| 4.6 小结 | 第39-40页 |
| 第五章 总结与展望 | 第40-42页 |
| 5.1 本文的工作总结 | 第40页 |
| 5.2 后续的研究工作 | 第40-42页 |
| 参考文献 | 第42-46页 |
| 攻读硕士学位期间的主要成果 | 第46-47页 |
| 致谢 | 第47页 |