論文の概要: A secure and private ensemble matcher using multi-vault obfuscated templates
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.05205v1
- Date: Mon, 8 Apr 2024 05:18:39 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-09 15:33:28.625356
- Title: A secure and private ensemble matcher using multi-vault obfuscated templates
- Title（参考訳）: マルチヴォールト難読テンプレートを用いたセキュアでプライベートなアンサンブルマッチング
- Authors: Babak Poorebrahim Gilkalaye, Shubhabrata Mukherjee, Reza Derakhshani,
- Abstract要約: 本稿では,バイオメトリックテンプレート情報を十分なチャフで隠蔽する難読化手法を提案する。
本稿では,GAN(Generative Adversarial Network)が生成した合成顔画像の有効性を,セキュアなVault認証システム内でランダムなシャフポイント'として示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3518297878940662
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Given the irrevocability of biometric samples and mounting privacy concerns, biometric template security and secure matching are among the essential features of any well-designed modern biometric system. In this paper, we propose an obfuscation method that hides the biometric template information with just enough chaff. The main idea is to reduce the number of chaff points to a practical level by creating n sub-templates from the original template and hiding each sub-template with m chaff points. During verification, s closest vectors to the biometric query are retrieved from each vault and then combined to generate hash values that are compared with the stored hash value. We demonstrate the effectiveness of synthetic facial images, generated by a Generative Adversarial Network (GAN), as ``random chaff points'' within a secure-vault authorization system. This approach safeguards user identities during training and deployment. We tested our protocol using the AT&T, GT, and LFW face datasets, with the ROC areas under the curve being 0.99, 0.99, and 0.90, respectively. These numbers were close to those of the unprotected templates, showing that our method does not adversely affect accuracy.
- Abstract（参考訳）: バイオメトリック・サンプルの無効性とプライバシーの懸念が伴うことを考えると、バイオメトリック・テンプレートのセキュリティとセキュアなマッチングは、よく設計された現代のバイオメトリック・システムの本質的な特徴である。
本稿では,バイオメトリックテンプレート情報を十分なチャフで隠蔽する難読化手法を提案する。
主な考え方は、元のテンプレートからn個のサブテンプレートを作成し、各サブテンプレートをm個のチャフポイントで隠すことで、チャフポイントの数を実用レベルまで減少させることである。
検証中、バイオメトリッククエリに最も近いベクトルは、各ヴォールトから検索され、格納されたハッシュ値と比較されたハッシュ値を生成する。
本稿では,GAN(Generative Adversarial Network)が生成した合成顔画像の有効性を,セキュアなVault認証システム内で'random chaff Point'として示す。
このアプローチは、トレーニングとデプロイメントの間、ユーザのアイデンティティを保護します。
我々は,AT&T,GT,LFWの顔データを用いて,それぞれ0.99,0.99,0.90のROC領域を試験した。
これらの数値は保護されていないテンプレートに近いものであり,本手法が精度に悪影響を及ぼさないことを示す。
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