論文の概要: Untargeted Near-collision Attacks on Biometrics: Real-world Bounds and
Theoretical Limits
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.01580v5
- Date: Wed, 21 Feb 2024 10:18:57 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-22 21:34:38.442804
- Title: Untargeted Near-collision Attacks on Biometrics: Real-world Bounds and
Theoretical Limits
- Title（参考訳）: バイオメトリックスにおける非目標近傍衝突攻撃:現実世界の境界と理論的限界
- Authors: Axel Durbet and Paul-Marie Grollemund and Kevin Thiry-Atighehchi
- Abstract要約: オンラインとオフラインの両方、そして識別モードと検証モードの両方で実行できる未ターゲティングな攻撃に焦点を当てます。
我々は、これらのシステムのセキュリティに対処するために、False Match Rate(FMR)とFalse Positive Identification Rate(FPIR)を用いる。
この距離空間とシステムパラメータの研究は、標的外攻撃の複雑さと近接衝突の確率を与える。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: A biometric recognition system can operate in two distinct modes:
identification or verification. In the first mode, the system recognizes an
individual by searching the enrolled templates of all the users for a match. In
the second mode, the system validates a user's identity claim by comparing the
fresh provided template with the enrolled template. The biometric
transformation schemes usually produce binary templates that are better handled
by cryptographic schemes, and the comparison is based on a distance that leaks
information about the similarities between two biometric templates. Both the
experimentally determined false match rate and false non-match rate through
recognition threshold adjustment define the recognition accuracy, and hence the
security of the system. To our knowledge, few works provide a formal treatment
of security in case of minimal information leakage, i.e., the binary outcome of
a comparison with a threshold. In this paper, we focus on untargeted attacks
that can be carried out both online and offline, and in both identification and
verification modes. On the first hand, we focus our analysis on the accuracy
metrics of biometric systems. We provide the complexity of untargeted attacks
using the False Match Rate (FMR) and the False Positive Identification Rate
(FPIR) to address the security of these systems. Studying near-collisions with
these metrics allows us to estimate the maximum number of users in a database,
given a chosen FMR, to preserve the security and the accuracy. These results
are evaluated on systems from the literature. On the other hand, we rely on
probabilistic modelling to assess the theoretical security limits of biometric
systems. The study of this metric space, and system parameters (template size,
threshold and database size), gives us the complexity of untargeted attacks and
the probability of a near-collision.
- Abstract（参考訳）: 生体認証システムは、識別または検証の2つの異なるモードで動作する。
第1のモードでは、システムは、マッチするすべてのユーザの登録テンプレートを検索することで、個人を認識する。
第2モードでは、新たに提供されたテンプレートと登録されたテンプレートを比較して、ユーザのアイデンティティクレームを検証する。
バイオメトリック変換方式は通常、暗号方式によりよりよく扱われるバイナリテンプレートを生成し、比較は2つのバイオメトリックテンプレート間の類似性に関する情報をリークする距離に基づいて行われる。
認識しきい値調整による偽の一致率と偽の一致率の両方が認識精度を規定し、システムのセキュリティを規定している。
我々の知る限り、情報漏洩の最小化、すなわち閾値との比較のバイナリ結果に対するセキュリティの正式な扱いを提供する研究はほとんどない。
本稿では,オンラインとオフラインの両方,および識別モードと検証モードの両方で実行可能な非ターゲティング攻撃に焦点を当てる。
まず,生体計測システムの精度測定に焦点をあてる。
本稿では,False Match Rate (FMR) とFalse Positive Identification Rate (FPIR) を用いて,これらのシステムのセキュリティに対処する。
これらのメトリクスを用いてニアコレーションを研究することで、選択したFMRが与えられたデータベース内の最大ユーザ数を推定し、セキュリティと精度を維持することができる。
これらの結果は文献のシステムから評価される。
一方,バイオメトリックシステムの理論的セキュリティ限界を評価するためには,確率的モデリングに依存する。
この距離空間とシステムパラメータ(テンプレートサイズ、しきい値、データベースサイズ)の研究は、ターゲット外の攻撃の複雑さと近距離衝突の確率を与える。
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