近年来,数量众多的物联网（Internet of Things,IoT）设备大量的接入网络。高速发展的物联网技术以及5G技术推动了智慧城市及智慧家居的发展,使人们的生活更加方便快捷。IoT摄像设备拍摄了大量图像数据,这些数据被广泛用于实时监控、灾难预警及虚拟现实中。然而这些图像数据在上传至数据中心的过程中需要经过众多不可信的中间节点,若直接传输明文将导致用户隐私的泄露。IoT设备是一种资源受限设备,其采集图像的数据量巨大。为了保护图像数据的隐私,常采用加密的方法。然而,采用传统的加密算法加密图像需要占用较多的计算资源,且各国对于图像中隐私信息的定义不同,这要求隐私保护算法需要较强的灵活性来适应不同的隐私要求。传统图像加密方案的常规做法是对整张的图像进行“一股脑”的加密,这不仅消耗了过多的计算资源还缺乏灵活性。针对智慧城市及智慧家居这两种应用环境,本文分别提出了具有轻量性与灵活特点的物联网图像、视频数据的隐私保护模型:（1）在智慧城市中,IoT摄像设备采集的图像数据将通过中间节点上传到数据中心。这些数据中包含了大量的用户隐私信息,若直接传输会泄露用户的隐私。考虑到轻量性及灵活性的要求,本文提出了一种用户可定制化的轻量级的图像隐私保护模型。首先,本文采用目标检测算法检测图像中的敏感信息所在的区域。随后,本文提出了基于“膜”的敏感区域的遮蔽方法,在图像上传前遮蔽敏感区域。该算法不需要占用过多的本地计算资源,且具有较高的灵活性。（2）在智慧家居中,IoT摄像设备拍摄的视频数据需要上传到云服务器。若直接传输明文数据将导致用户隐私泄露。在保证数据实时性及可用性的条件下,本文提出了一种具有轻量灵活性特点的物联网视频隐私保护模型。首先,模型采用YOLO v5算法检测视频中敏感信息的区域。随后,模型结合了同态加密技术及DNA加密技术提出了一种视频帧中的隐私保护算法。该算法不仅是轻量的,还可以动态的调整隐私保护策略。