論文の概要: HEFT: Homomorphically Encrypted Fusion of Biometric Templates
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.07241v1
- Date: Mon, 15 Aug 2022 14:55:08 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-08-16 14:44:14.367095
- Title: HEFT: Homomorphically Encrypted Fusion of Biometric Templates
- Title（参考訳）: HEFT: 生体認証テンプレートの同型暗号化融合
- Authors: Luke Sperling, Nalini Ratha, Arun Ross, Vishnu Naresh Boddeti
- Abstract要約: 完全同相暗号(FHE)を用いたバイオメトリックテンプレートの安全な融合とマッチングのための非インタラクティブ解を提案する。
HEFTと呼ばれるこの手法は、FHEが課すユニークな制約、すなわち非算術演算に対する計算サポートの欠如を克服するためにカスタム設計されている。
テンプレート融合実験により, HEFT (i) による生体認証性能の11.07%, AUROCの9.58%向上が確認された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.10175446213924
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This paper proposes a non-interactive end-to-end solution for secure fusion
and matching of biometric templates using fully homomorphic encryption (FHE).
Given a pair of encrypted feature vectors, we perform the following ciphertext
operations, i) feature concatenation, ii) fusion and dimensionality reduction
through a learned linear projection, iii) scale normalization to unit
$\ell_2$-norm, and iv) match score computation. Our method, dubbed HEFT
(Homomorphically Encrypted Fusion of biometric Templates), is custom-designed
to overcome the unique constraint imposed by FHE, namely the lack of support
for non-arithmetic operations. From an inference perspective, we systematically
explore different data packing schemes for computationally efficient linear
projection and introduce a polynomial approximation for scale normalization.
From a training perspective, we introduce an FHE-aware algorithm for learning
the linear projection matrix to mitigate errors induced by approximate
normalization. Experimental evaluation for template fusion and matching of face
and voice biometrics shows that HEFT (i) improves biometric verification
performance by 11.07% and 9.58% AUROC compared to the respective unibiometric
representations while compressing the feature vectors by a factor of 16 (512D
to 32D), and (ii) fuses a pair of encrypted feature vectors and computes its
match score against a gallery of size 1024 in 884 ms. Code and data are
available at https://github.com/human-analysis/encrypted-biometric-fusion
- Abstract（参考訳）: 本稿では,完全同型暗号(FHE)を用いたバイオメトリックテンプレートの安全な融合とマッチングのための非対話型エンドツーエンドソリューションを提案する。
暗号化された特徴ベクトルのペアを与えられた場合、以下の暗号文演算を実行する。
一 特徴連結
二 学習された直線投影による融合及び次元減少
三 単位 $\ell_2$-norm へのスケール正規化及び
iv) スコア計算にマッチする。
HEFT(Homomorphically Encrypted Fusion of Biometric Templates)と呼ばれるこの手法は、FHEが課すユニークな制約、すなわち非算術的操作のサポートの欠如を克服するためにカスタム設計されている。
推測の観点から,計算効率の良い線形射影のための異なるデータパッキングスキームを体系的に検討し,スケール正規化のための多項式近似を導入する。
トレーニングの観点から,線形射影行列を学習し,近似正規化による誤差を軽減するFHE対応アルゴリズムを提案する。
顔・声の生体計測におけるテンプレート融合とマッチングの実験的検討
i) 特徴ベクトルを16因子(512Dから32D)圧縮しながら、各単生体計測表現と比較して生体認証性能を11.07%、AUROC9.58%向上させる。
(ii)暗号化された2つの特徴ベクトルを融合し、884msの1024サイズのギャラリーと一致スコアを計算する。コードとデータはhttps://github.com/human- analysis/encrypted-biometric-fusionで入手できる。
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