摘 要

随着互联网相关产业的蓬勃发展，网络数据在人们的生产生活中起到了越来越重要的作用。然而，互联网在给人们提供各种服务的同时却也带来了许多问题，其中最值得关注的就是用户隐私数据泄露问题。隐私数据的频频泄露使如何能够在保证数据安全的前提下进行各种科学研究成为学者们研究的一个热点方向。演化算法是受生物进化机制启发得到的一种优化算法，该算法从一组初始解进行若干代选择、交叉、变异等遗传操作，经过若干代演化之后得到目标解。目前直接利用演化算法作为基础改进的方案来进行隐私保护的研究还较少，因此本文从一个新奇的角度提出了一种基于演化算法的隐私保护虹膜识别方案。本方案通过对于演化算法中种群初始化，评估函数的设计，将用户原始虹膜数据转化为了与原始数据不同的目标数据，一方面保护了用户的隐私数据，另一方面也保证数据隐含信息的有效性。实验结果表明，通过演化算法进行隐私保护的数据仍然保留了原始数据的大部分重要信息，能够有效的进行类内虹膜数据的识别和类外虹膜数据的排斥。

关键词：演化算法; 隐私保护; 虹膜识别

Abstract

With the vigorous development of Internet-related industries, network data has played an increasingly important role in people’s production and life. However, the Internet brings many conveniences to people’s lives, but it also brings many problems. One of the most noteworthy issues is the leakage of user privacy data, the frequent leakage of private data has made it a hot topic for scholars to conduct various scientific researches on the premise of ensuring data securing. Evolutionary algorithm is an optimization algorithm inspired by biological evolution mechanism. The algorithm performs several generations of selection, crossover, mutation and operations from a set of initial solutions, and obtains the target solution after several generations of evolution. So far, there has been little research on the use of evolutionary algorithm as the basic improved model for privacy protection. Therefore, this thesis proposes a privacy protected iris recognition scheme based on evolutionary algorithm from a novel perspective. This scheme transforms the user’s original iris data into target data different from the original data through the design of the population initialization and evaluation function in the evolution algorithm. On the one hand, it protects the user’s privacy data, on the other hand, the validity of the data information is also guaranteed. Experimental results show that the data protected by evolutionary algorithms still retain most of the important information of the original data, and can effectively identify the intra-class iris data and exclude the extra-class iris data.

Keywords: evolutionary algorithms; privacy protection; iris recognition.

目 录

摘 要 I

Abstract II

第1章 绪论 1

1.1研究背景及意义 1

1.2国内外研究现状 2

1.2.1演化算法及隐私保护方案 2

1.2.2生物特征识别及隐私保护方案 2

1.2.3负数据库概述及生成算法 3

1.3本文主要内容和结构 4

第2章 基于演化算法的隐私保护虹膜识别方案 6

2.1遗传算法 6

2.1.1遗传算法原理 6

2.1.2遗传算法流程 6

2.2方案设计 7

2.2.1种群初始化 7

2.2.2遗传算子选择 7

2.2.3评估函数设计 8

2.2.4算法设计 8

2.3实验设计与分析 10

2.3.1基于初始化种群控制参数h的实验 11

2.4本章小结 15

第3章 结论 16

3.1总结 16

3.2展望 16

参考文献 17

致 谢 19

第1章 绪论

1.1研究背景及意义

随着互联网技术的迅猛发展，我们的生活正在向着智能化、数字化方向发展。大数据等新兴互联网技术的应用能给我们提供各种服务，例如：个性化推荐，数据挖掘，医疗诊断等。但另一方面，大数据技术的全面应用也带来了一些无法避免的问题，其中最主要的就是用户隐私泄露问题。近年来，国内外频频发生的用户隐私数据泄露事件更是进一步提高了人们对于自己隐私数据的关注。由于大量的用户数据一旦泄露，将会使社会或企业遭受巨大的经济损失，也会给隐私被泄露的用户的身心健康造成了巨大的伤害。因此，如何能够在保证数据安全的前提下进行各种科学研究已经成为学者们研究和探索的一个热点话题，也是一个非常有实用意义的研究方向。

演化算法是受生物进化机制启发得到的一种优化算法。该算法从一个随机初始种群开始，通过一系列模仿基因遗传、变异机制的操作，最后搜索到最优解或者达到最大迭代次数得到满足条件的解。演化算法模拟了自然界生物进化机制，从一组初始解开始求解。通过类似于自然选择和有性繁殖的方式，在保留原有优良基因的基础上，生成对于环境适应度更高的下一代群体。其中演化算法中最经典的算法之一的遗传算法，已被成功的应用于作业调度、自动控制、人工智能与计算机科学和社会经济等不同领域，解决了许多问题。因此，探索演化算法在隐私保护虹膜识别方案具有重要意义。