論文の概要: Large-Scale MPC: Scaling Private Iris Code Uniqueness Checks to Millions of Users

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.04463v2
• Date: Thu, 17 Oct 2024 14:52:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-18 13:15:33.671320
• Title: Large-Scale MPC: Scaling Private Iris Code Uniqueness Checks to Millions of Users
• Title（参考訳）: 大規模MPC - プライベートアイリスコードの特異性チェックを数百万のユーザにスケールアップ
• Authors: Remco Bloemen, Bryan Gillespie, Daniel Kales, Philipp Sippl, Roman Walch,
• Abstract要約: 生体認証システムは通常、機密データのサーバ側処理を必要とする。 我々は、与えられたIris Codeが与えられたデータベースに含まれるものと似ているかどうかを問合せできるソリューションを設計します。 すべてのクエリとデータセットは、セキュアなマルチパーティ計算を使用して保護されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.0540398980002594
• License:
• Abstract: In this work we tackle privacy concerns in biometric verification systems that typically require server-side processing of sensitive data (e.g., fingerprints and Iris Codes). Concretely, we design a solution that allows us to query whether a given Iris Code is similar to one contained in a given database, while all queries and datasets are being protected using secure multiparty computation (MPC). Addressing the substantial performance demands of operational systems like World ID and aid distributions by the Red Cross, we propose new protocols to improve performance by more than three orders of magnitude compared to the recent state-of-the-art system Janus (S&P 24). Our final protocol can achieve a throughput of over 690 thousand Iris Code comparisons per second on a single CPU core, while protecting the privacy of both the query and database Iris Codes. Furthermore, using Nvidia NCCL we implement the whole protocol on GPUs while letting GPUs directly access the network interface. Thus we are able to avoid the costly data transfer between GPUs and CPUs, allowing us to achieve a throughput of 4.29 billion Iris Code comparisons per second in a 3-party MPC setting, where each party has access to 8 H100 GPUs. This GPU implementation achieves the performance requirements set by the Worldcoin foundation and will thus be used in their deployed World ID infrastructure.
• Abstract（参考訳）: この作業では、一般的に機密データ(指紋や虹彩コードなど)のサーバ側処理を必要とする生体認証システムにおけるプライバシー問題に対処する。 具体的には、Iris Codeが与えられたデータベースに類似しているかどうかを問合せできるソリューションを設計し、すべてのクエリとデータセットは、セキュアなマルチパーティ計算(MPC)を使用して保護されています。 近年の最先端システムであるJanus(S&P 24)と比較して3桁以上の性能向上を実現するための新たなプロトコルを提案する。 最後のプロトコルでは、単一のCPUコア上で毎秒690万以上のIris Code比較を処理でき、クエリとデータベースの両方のIris Codeのプライバシを保護することができます。 さらに、Nvidia NCCLを使用して、GPU上でプロトコル全体を実装し、GPUがネットワークインターフェースに直接アクセスできるようにしています。 したがって、GPUとCPU間のコストのかかるデータ転送を回避でき、各パーティが8 H100 GPUにアクセス可能な3つのMPC設定で、毎秒429億のIris Code比較をスループットで実現できます。 このGPU実装は、Worldcoinファウンデーションによって設定されたパフォーマンス要件を達成し、デプロイされたWorld IDインフラストラクチャで使用される。

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