論文の概要: Pura: An Efficient Privacy-Preserving Solution for Face Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.15476v1
• Date: Wed, 21 May 2025 12:50:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-22 15:42:59.648878
• Title: Pura: An Efficient Privacy-Preserving Solution for Face Recognition
• Title（参考訳）: Pura: 顔認識のための効率的なプライバシ保護ソリューション
• Authors: Guotao Xu, Bowen Zhao, Yang Xiao, Yantao Zhong, Liang Zhai, Qingqi Pei,
• Abstract要約: そこで我々はPuraという顔認識のための効率的なプライバシー保護ソリューションを提案する。 Puraは個人の顔のプライバシーを保護し、暗号化されたデータに対する顔認識を効率的にサポートする。 Puraは、最先端技術よりも最大16倍高速な認識を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.52988320674215
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Face recognition is an effective technology for identifying a target person by facial images. However, sensitive facial images raises privacy concerns. Although privacy-preserving face recognition is one of potential solutions, this solution neither fully addresses the privacy concerns nor is efficient enough. To this end, we propose an efficient privacy-preserving solution for face recognition, named Pura, which sufficiently protects facial privacy and supports face recognition over encrypted data efficiently. Specifically, we propose a privacy-preserving and non-interactive architecture for face recognition through the threshold Paillier cryptosystem. Additionally, we carefully design a suite of underlying secure computing protocols to enable efficient operations of face recognition over encrypted data directly. Furthermore, we introduce a parallel computing mechanism to enhance the performance of the proposed secure computing protocols. Privacy analysis demonstrates that Pura fully safeguards personal facial privacy. Experimental evaluations demonstrate that Pura achieves recognition speeds up to 16 times faster than the state-of-the-art.
• Abstract（参考訳）: 顔認識は、顔画像による対象人物の識別に有効な技術である。 しかし、繊細な顔画像はプライバシーの懸念を引き起こす。 プライバシー保護の顔認識は潜在的な解決策の1つだが、このソリューションはプライバシーの懸念を完全に解決するものではない。 この目的のために,Puraという顔認証のための効率的なプライバシ保護ソリューションを提案し,顔のプライバシを十分に保護し,暗号化データによる顔認識を効率的にサポートする。 具体的には、しきい値Paillier暗号を用いた顔認識のためのプライバシー保護・非対話型アーキテクチャを提案する。 さらに,暗号化データ上での顔認識の効率的な操作を可能にするための,基盤となるセキュアなコンピューティングプロトコルのスイートを慎重に設計する。 さらに,提案するセキュアコンピューティングプロトコルの性能向上のための並列計算機構を導入する。 プライバシー分析は、Puraが個人のプライバシーを完全に保護していることを示している。 実験により,Puraの認識速度は最先端技術よりも最大16倍高速であることが確認された。

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