論文の概要: Enhancing Privacy in Face Analytics Using Fully Homomorphic Encryption

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.16255v1
• Date: Wed, 24 Apr 2024 23:56:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-26 15:07:57.311081
• Title: Enhancing Privacy in Face Analytics Using Fully Homomorphic Encryption
• Title（参考訳）: 完全同型暗号化による顔分析のプライバシー向上
• Authors: Bharat Yalavarthi, Arjun Ramesh Kaushik, Arun Ross, Vishnu Boddeti, Nalini Ratha,
• Abstract要約: 本稿では,FHE(Fully Homomorphic Encryption)と,PolyProtectと呼ばれるテンプレート保護方式を組み合わせた新しい手法を提案する。 提案手法は,非可逆性と無リンク性を保証し,ソフトバイオメトリック埋め込みの漏洩を効果的に防止する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.742970921484371
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Modern face recognition systems utilize deep neural networks to extract salient features from a face. These features denote embeddings in latent space and are often stored as templates in a face recognition system. These embeddings are susceptible to data leakage and, in some cases, can even be used to reconstruct the original face image. To prevent compromising identities, template protection schemes are commonly employed. However, these schemes may still not prevent the leakage of soft biometric information such as age, gender and race. To alleviate this issue, we propose a novel technique that combines Fully Homomorphic Encryption (FHE) with an existing template protection scheme known as PolyProtect. We show that the embeddings can be compressed and encrypted using FHE and transformed into a secure PolyProtect template using polynomial transformation, for additional protection. We demonstrate the efficacy of the proposed approach through extensive experiments on multiple datasets. Our proposed approach ensures irreversibility and unlinkability, effectively preventing the leakage of soft biometric attributes from face embeddings without compromising recognition accuracy.
• Abstract（参考訳）: 現代の顔認識システムは、ディープニューラルネットワークを使用して顔から有能な特徴を抽出する。 これらの特徴は潜在空間への埋め込みを意味し、しばしば顔認識システム内のテンプレートとして保存される。 これらの埋め込みはデータ漏洩の影響を受けやすく、場合によっては元の顔画像の再構築にも利用できる。 妥協のアイデンティティを防止するため、テンプレート保護スキームが一般的である。 しかし、これらのスキームは、年齢、性別、人種などの柔らかい生体情報漏洩を未然に防ぐことはできない。 この問題を軽減するために,FHE(Fully Homomorphic Encryption)と,PolyProtectと呼ばれる既存のテンプレート保護スキームを組み合わせた新しい手法を提案する。 埋め込みはFHEを用いて圧縮・暗号化され、多項式変換を用いてセキュアなPolyProtectテンプレートに変換され、さらなる保護が可能であることを示す。 提案手法の有効性を,複数のデータセットに対する広範な実験により実証する。 提案手法は, 認識精度を損なうことなく, ソフトな生体認証属性の漏洩を効果的に防止する。

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