完全準同形暗号を用いたバイオメトリックテンプレート保護のためのセキュアでプライバシー保護法【JST・京大機械翻訳】

Jindal Arun Kumar; Shaik Imtiyazuddin; Vasudha Vasudha; Chalamala Srinivasa Rao; A Rajan M; Lodha Sachin

文献

J-GLOBAL ID：202102265423697611 整理番号：21A0673507

完全準同形暗号を用いたバイオメトリックテンプレート保護のためのセキュアでプライバシー保護法【JST・京大機械翻訳】

Secure and Privacy Preserving Method for Biometric Template Protection using Fully Homomorphic Encryption

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資料名：
巻： 2020 号： TrustCom ページ： 1127-1134 発行年： 2020年
JST資料番号： W2441A 資料種別：会議録 (C)
記事区分：原著論文発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

バイオメトリクスの急速な増殖は,バイオメトリックデータ(テンプレート)のセキュリティとプライバシーに関する懸念の増大をもたらした。バイオメトリックは,個人および異なるパスワードと異なり,それは独特であり,あらゆる個人のために固定されるため,それは誘発または置換できない。この問題に取り組むために,完全ホモモルフィック暗号化を用いた多くのバイオメトリックテンプレート保護法を提案した。しかし,それらのほとんど(i)は計算的に高価であり,実際に実行不可能(ii)は,量子化なしの実数値バイオメトリック特徴ベクトル(iii)に対する操作をサポートせず,暗号文(iv)に実値特徴ベクトルのパッキングをサポートしないので,マッチング性能の改善のためにユーザのマルチショット登録を必要とする。これらの限界に取り組むために,完全ホモモルフィック暗号化を用いたバイオメトリックテンプレート保護のための安全でプライバシー保護法を提案した。提案方法は,計算的に効率的で,実用的に実現可能であり,量子化なしで実際の価値のある特徴ベクトル上の操作をサポートして,単一暗号文に実数値特徴ベクトルの充填をサポートする。さらに,提案方法はワンショット登録を用いてユーザを巻き込む。提案した方法を評価するために,3つの顔データセット,即ち,LFW,FEIおよびGeorgia tech顔データセットを用いた。暗号化された顔テンプレート(128次元特徴ベクトルに対して)は,メモリスペースの32.8KBを必要とし,暗号化テンプレートのペアに整合するために2.83ミリ秒である。提案手法は,最先端技術と比較して,マッチング性能を約3%改善し,一方,高いテンプレートセキュリティを提供した。Copyright 2021 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

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