我们解决了在应用程序中捕获的图像（相机）捕获到云的应用程序中的隐私问题，以推断出诸如分类之类的实用程序任务。将原始图像发送到云中，使它们暴露于数据嗅探，并被不受信任的第三方服务提供商滥用，超出了用户的预期任务。我们提出了一个编码方案，该方案不仅可以直接远程视觉检查到图像或图像重建，还可以防止确定敏感信息。与常用的对抗性学习方法不同，所提出的方法是两个方面：首先，它使用衍射光学神经网络将与光学域中传感器平面上不同任务相对应的空间分开。然后只读取与实用程序任务区域相对应的像素。此编码可确保绝不会将私人功能存储在边缘设备上，从而防止隐私泄漏。所提出的方法成功地减少了二进制任务中的隐私检索，其准确性损失最小（约2％），同时将私人任务准确性降低了约35％，并防止SSIM得分为0的重建攻击。43。