本文提出了一种名为 Bit-ViP 的基于位平面的图像混淆方案，旨在保护图像中的视觉隐私，同时保持足够的可用性以支持基于图像的识别任务。研究背景是计算机视觉应用（如监控系统和社交媒体）的快速增长引发了安全和隐私担忧，尤其在云端存储数据时。现有混淆方案要么易受恶意攻击（如模型反转攻击可重构原始图像），要么生成不可训练的混淆图像，导致无法达到合理的识别精度。Bit-ViP 通过创新的端到端混淆函数，结合洛伦兹混沌系统和差分隐私生成非可逆噪声，使攻击者难以从混淆图像中重构原始图像。该方案在 UCF101 和 HMDB51 两个主流行为识别数据集上进行了广泛实验，验证了其有效性。面对重构攻击、像素频率、信息熵和像素互相关等攻击手段，Bit-ViP 展现了优于现有方案的严格安全性分析。该方法适用于需要平衡隐私保护与数据可用性的场景，如云端图像存储、监控视频隐私保护等。主要贡献包括：提出位平面混淆架构、融合混沌系统与差分隐私、以及实验验证其安全性与可用性。