論文の概要: AMB-FHE: Adaptive Multi-biometric Fusion with Fully Homomorphic Encryption

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.23949v1
• Date: Mon, 31 Mar 2025 11:00:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-01 14:37:03.509138
• Title: AMB-FHE: Adaptive Multi-biometric Fusion with Fully Homomorphic Encryption
• Title（参考訳）: AMB-FHE:完全同型暗号化による適応型多生体融合
• Authors: Florian Bayer, Christian Rathgeb,
• Abstract要約: 完全同相暗号(AMB-FHE)を用いた適応型多生体融合を提案する。 AMB-FHEは、CAIAアイリスとMCYT指紋データセットからなるバイモーダルバイオメトリックデータベースに対してベンチマークされる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.092212810857262
• License:
• Abstract: Biometric systems strive to balance security and usability. The use of multi-biometric systems combining multiple biometric modalities is usually recommended for high-security applications. However, the presentation of multiple biometric modalities can impair the user-friendliness of the overall system and might not be necessary in all cases. In this work, we present a simple but flexible approach to increase the privacy protection of homomorphically encrypted multi-biometric reference templates while enabling adaptation to security requirements at run-time: An adaptive multi-biometric fusion with fully homomorphic encryption (AMB-FHE). AMB-FHE is benchmarked against a bimodal biometric database consisting of the CASIA iris and MCYT fingerprint datasets using deep neural networks for feature extraction. Our contribution is easy to implement and increases the flexibility of biometric authentication while offering increased privacy protection through joint encryption of templates from multiple modalities.
• Abstract（参考訳）: 生体認証システムは、セキュリティとユーザビリティのバランスを保とうとしている。 複数のバイオメトリックモダリティを組み合わせたマルチバイオメトリックシステムの使用は通常、高セキュリティアプリケーションに推奨される。 しかし、複数の生体的モダリティの提示は、システム全体のユーザフレンドリ性を損なう可能性があり、すべてのケースで必要ではないかもしれない。 本研究では,準同型暗号を用いた適応型マルチバイオメトリック・フュージョン(AMB-FHE)を提案する。 AMB-FHEは、深いニューラルネットワークを用いて、CAIAアイリスとMCYT指紋データセットからなるバイモーダルバイオメトリックデータベースに対してベンチマークされる。 私たちのコントリビューションは実装が容易で、生体認証の柔軟性を高めつつ、複数のモダリティからテンプレートを共同で暗号化することで、プライバシー保護を強化しています。

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