Fugu-MT 論文翻訳(概要): Blind-Match: Efficient Homomorphic Encryption-Based 1:N Matching for Privacy-Preserving Biometric Identification

論文の概要: Blind-Match: Efficient Homomorphic Encryption-Based 1:N Matching for Privacy-Preserving Biometric Identification

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.06167v2
Date: Sun, 13 Oct 2024 15:08:27 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-11-08 11:38:16.856121
Title: Blind-Match: Efficient Homomorphic Encryption-Based 1:N Matching for Privacy-Preserving Biometric Identification
Title（参考訳）: Blind-Match: プライバシー保護生体認証のための効率的な同型暗号化ベース1:Nマッチング
Authors: Hyunmin Choi, Jiwon Kim, Chiyoung Song, Simon S. Woo, Hyoungshick Kim,
Abstract要約: Blind-Matchは、ホモモルフィック暗号(HE)を利用して、1:Nマッチングを効率よく保存する新しい生体認証システムである。 Blind-Matchは、さまざまなバイオメトリックデータセットにわたる最先端の手法と比較して、優れたパフォーマンスを実現している。
参考スコア（独自算出の注目度）: 31.48009609210313
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: We present Blind-Match, a novel biometric identification system that leverages homomorphic encryption (HE) for efficient and privacy-preserving 1:N matching. Blind-Match introduces a HE-optimized cosine similarity computation method, where the key idea is to divide the feature vector into smaller parts for processing rather than computing the entire vector at once. By optimizing the number of these parts, Blind-Match minimizes execution time while ensuring data privacy through HE. Blind-Match achieves superior performance compared to state-of-the-art methods across various biometric datasets. On the LFW face dataset, Blind-Match attains a 99.63% Rank-1 accuracy with a 128-dimensional feature vector, demonstrating its robustness in face recognition tasks. For fingerprint identification, Blind-Match achieves a remarkable 99.55% Rank-1 accuracy on the PolyU dataset, even with a compact 16-dimensional feature vector, significantly outperforming the state-of-the-art method, Blind-Touch, which achieves only 59.17%. Furthermore, Blind-Match showcases practical efficiency in large-scale biometric identification scenarios, such as Naver Cloud's FaceSign, by processing 6,144 biometric samples in 0.74 seconds using a 128-dimensional feature vector.
Abstract（参考訳）: Blind-Matchは,同型暗号(HE)を利用した生体認証システムである。 Blind-MatchはHE最適化コサイン類似性計算法を導入し、特徴ベクトルをベクトル全体を一度に計算するのではなく、より小さな部分に分割する。これらの部品数を最適化することで、Blind-MatchはHEによるデータのプライバシを確保しながら、実行時間を最小化する。 Blind-Matchは、さまざまなバイオメトリックデータセットにわたる最先端の手法と比較して、優れたパフォーマンスを実現している。 LFWの顔データセットでは、Blind-Matchは128次元の特徴ベクトルで99.63%のランク-1の精度を達成し、顔認識タスクの堅牢性を示している。指紋認証において、Blind-Matchは、コンパクトな16次元特徴ベクトルであっても、PolyUデータセット上で99.55%のランク-1精度を達成し、最先端の方法であるBlind-Touchを著しく上回り、59.17%しか達成していない。さらに、Blind-Matchは、Naver CloudのFaceSignのような大規模生体認証シナリオにおいて、0.74秒で6,144個の生体認証サンプルを128次元の特徴ベクトルで処理することで、実用的効率を示す。

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