Para determinar si las imágenes en el servidor de crowdsourcing cumplen con los requisitos de los usuarios móviles, se desea un protocolo de auditoría para verificar estas imágenes. Sin embargo, antes de pagar por las imágenes, el usuario móvil típicamente no puede descargarlas para verificarlas. Además, dado que los móviles suelen ser dispositivos de baja potencia y el servidor de crowdsourcing debe manejar a un gran número de usuarios móviles, el protocolo de auditoría debe ser liviano. Para abordar los problemas de seguridad y eficiencia mencionados anteriormente, proponemos un novedoso protocolo de auditoría liviano y preservador de la privacidad no interactivo en imágenes en redes de crowdsourcing móvil, llamado NLPAS. Dado que NLPAS permite al usuario móvil verificar imágenes en el servidor de crowdsourcing sin descargarlas, el protocolo recién diseñado puede proporcionar protección de privacidad para estas imágenes. Al mismo tiempo, NLPAS utiliza la red neuronal convolucional binaria para extraer características de las imágenes y diseña un novedoso algoritmo de cálculo de distancia de Hamming preserv
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