論文の概要: BioDeepHash: Mapping Biometrics into a Stable Code

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.03704v1
• Date: Wed, 7 Aug 2024 11:37:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-08 17:30:30.221818
• Title: BioDeepHash: Mapping Biometrics into a Stable Code
• Title（参考訳）: BioDeepHash: バイオメトリックスを安定的なコードにマッピングする
• Authors: Baogang Song, Dongdong Zhao, Jiang Yan, Huanhuan Li, Hao Jiang,
• Abstract要約: ディープハッシュと暗号ハッシュに基づくBioDeepHashというフレームワークを提案する。 我々のフレームワークは、元の生体データの一部を漏洩させるようなデータを保存しない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.467070674182551
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: With the wide application of biometrics, more and more attention has been paid to the security of biometric templates. However most of existing biometric template protection (BTP) methods have some security problems, e.g. the problem that protected templates leak part of the original biometric data (exists in Cancelable Biometrics (CB)), the use of error-correcting codes (ECC) leads to decodable attack, statistical attack (exists in Biometric Cryptosystems (BCS)), the inability to achieve revocability (exists in methods using Neural Network (NN) to learn pre-defined templates), the inability to use cryptographic hash to guarantee strong security (exists in CB and methods using NN to learn latent templates). In this paper, we propose a framework called BioDeepHash based on deep hashing and cryptographic hashing to address the above four problems, where different biometric data of the same user are mapped to a stable code using deep hashing instead of predefined binary codes thus avoiding the use of ECC. An application-specific binary string is employed to achieve revocability. Then cryptographic hashing is used to get the final protected template to ensure strong security. Ultimately our framework achieves not storing any data that would leak part of the original biometric data. We also conduct extensive experiments on facial and iris datasets. Our method achieves an improvement of 10.12$\%$ on the average Genuine Acceptance Rate (GAR) for iris data and 3.12$\%$ for facial data compared to existing methods. In addition, BioDeepHash achieves extremely low False Acceptance Rate (FAR), i.e. 0$\%$ FAR on the iris dataset and the highest FAR on the facial dataset is only 0.0002$\%$.
• Abstract（参考訳）: バイオメトリックスの幅広い応用により、バイオメトリックテンプレートのセキュリティにますます多くの注意が払われている。 しかし、既存のバイオメトリックテンプレート保護(BTP)メソッドの多くは、例えば、オリジナルのバイオメトリックデータの一部を漏洩するテンプレートを保護する問題(CB(Cancelable Biometrics)の存在)、エラー訂正コード(ECC)の使用は、デオード可能な攻撃、統計攻撃(BCS(Biometric Cryptosystems)の存在)、無効化(NN(Neural Network)を使って事前に定義されたテンプレートを学習するメソッドの存在)、強力なセキュリティを保証するために暗号ハッシュを使用することができないこと(CB(Cancelable Biometrics)の存在)など、いくつかのセキュリティ上の問題がある。 本稿では,この4つの問題に対処するため,BioDeepHashというフレームワークを提案する。このフレームワークでは,既定のバイナリコードの代わりにディープハッシュを用いて,同一ユーザの異なる生体データを安定したコードにマッピングすることで,ECCの使用を回避している。 アプリケーション固有のバイナリ文字列は、無効化を実現するために使用される。 次に暗号化ハッシュを使用して、最終保護テンプレートを取得して、強力なセキュリティを確保する。 最終的に、我々のフレームワークは、元の生体データの一部を漏洩させるようなデータを保存しない。 また,顔と虹彩のデータセットについても広範な実験を行った。 本手法は,虹彩データの平均受容率(GAR)に対して10.12$\%,顔データに対して3.12$\%の改善を実現する。 さらに、BioDeepHashは非常に低いFalse Acceptance Rate (FAR)、すなわちアイリスデータセットの0$\%$FAR、顔データセットの最高FARは0.00002$\%$である。

関連論文リスト

• Cryptanalysis via Machine Learning Based Information Theoretic Metrics [58.96805474751668]
  本稿では,機械学習アルゴリズムの新たな2つの応用法を提案する。 これらのアルゴリズムは、監査設定で容易に適用でき、暗号システムの堅牢性を評価することができる。 本稿では,DES,RSA,AES ECBなど,IND-CPAの安全でない暗号化スキームを高精度に識別する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-25T04:53:36Z)
• Cryptanalysis of Cancelable Biometrics Vault [0.552480439325792]
  Cancelable Biometrics (CB) は、バイオメトリックスとユーザ固有のトークンを組み合わせて安全なテンプレートを生成するバイオメトリック変換スキームである。 バイオメトリックスでは、生体データを用いて暗号鍵を保護するために鍵結合方式を用いる。 我々の暗号解析はCBVスキームの無効性とリンク可能性の脆弱性を明らかにすることによって新しい視点を導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-10T08:36:59Z)
• BiCert: A Bilinear Mixed Integer Programming Formulation for Precise Certified Bounds Against Data Poisoning Attacks [62.897993591443594]
  データ中毒攻撃は、現代のAIシステムにとって最大の脅威の1つだ。 データ中毒攻撃は、現代のAIシステムにとって最大の脅威の1つだ。 データ中毒攻撃は、現代のAIシステムにとって最大の脅威の1つだ。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-13T14:56:39Z)
• HexaCoder: Secure Code Generation via Oracle-Guided Synthetic Training Data [60.75578581719921]
  大規模言語モデル(LLM)は、自動コード生成に大きな可能性を示している。 最近の研究は、多くのLLM生成コードが深刻なセキュリティ脆弱性を含んでいることを強調している。 我々は,LLMがセキュアなコードを生成する能力を高めるための新しいアプローチであるHexaCoderを紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-10T12:01:43Z)
• A secure and private ensemble matcher using multi-vault obfuscated templates [1.3518297878940662]
  生成AIは、データ生成において前例のないリアリズム、多様性、効率を提供することによって、現代の機械学習に革命をもたらした。 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マッチングは、現代のバイオメトリックシステムにおいて最も求められている特徴である。 本稿では,バイオメトリックテンプレートのセキュリティを高めるために,ジェネレーティブAIを用いた新しい難読化手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-08T05:18:39Z)
• FoC: Figure out the Cryptographic Functions in Stripped Binaries with LLMs [54.27040631527217]
  削除されたバイナリの暗号関数を抽出するFoCと呼ばれる新しいフレームワークを提案する。 まず、自然言語における暗号関数のセマンティクスを要約するために、バイナリ大言語モデル(FoC-BinLLM)を構築した。 次に、FoC-BinLLM上にバイナリコード類似モデル(FoC-Sim)を構築し、変更に敏感な表現を作成し、データベース内の未知の暗号関数の類似実装を検索する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-27T09:45:33Z)
• Black-box Dataset Ownership Verification via Backdoor Watermarking [67.69308278379957]
  我々は、リリースデータセットの保護を、(目立たしい)サードパーティモデルのトレーニングに採用されているかどうかの検証として定式化する。 バックドアの透かしを通じて外部パターンを埋め込んでオーナシップの検証を行い,保護することを提案する。 具体的には、有毒なバックドア攻撃(例えばBadNets)をデータセットのウォーターマーキングに利用し、データセット検証のための仮説テストガイダンスメソッドを設計する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-04T05:32:20Z)
• Security and Privacy Enhanced Gait Authentication with Random Representation Learning and Digital Lockers [3.3549957463189095]
  慣性センサーによってキャプチャされた歩行データは、ユーザ認証において有望な結果を示している。 既存のほとんどのアプローチでは、登録された歩行パターンをパターンと一致させるために安全に保存しているため、重要なセキュリティとプライバシの問題が発生している。 本稿では,歩行データからユーザ認証のためのランダムキーを生成するゲイト暗号システムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-05T06:34:42Z)
• Feature Fusion Methods for Indexing and Retrieval of Biometric Data: Application to Face Recognition with Privacy Protection [15.834050000008878]
  提案手法は生体認証トランザクションに関連する計算負荷を90%削減する。 この方法は、保護された生体データの無リンク性、不可逆性、および更新性を保証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-27T08:53:29Z)
• Deep Hashing for Secure Multimodal Biometrics [1.7188280334580195]
  本稿では,各ユーザの顔と虹彩バイオメトリックスからセキュアなマルチモーダルテンプレートを生成する特徴レベル融合のためのフレームワークを提案する。 キャンセル可能なバイオメトリックと安全なスケッチ技術を組み合わせることで、ハイブリッドなセキュアアーキテクチャを採用しています。 提案手法は,生体データのプライバシ向上とともに,テンプレートのキャンセル性とアンリンク性も提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-29T14:15:05Z)
• Deep Reinforcement Learning with Label Embedding Reward for Supervised Image Hashing [85.84690941656528]
  深層型ハッシュのための新しい意思決定手法を提案する。 我々はBose-Chaudhuri-Hocquenghem符号で定義された新しいラベル埋め込み報酬を用いて、深いQ-ネットワークを学ぶ。 我々の手法は、様々なコード長で最先端の教師付きハッシュ法より優れています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-10T09:17:20Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。