Fugu-MT 論文翻訳(概要): BioDeepHash: Mapping Biometrics into a Stable Code

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。

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