論文の概要: Scalable Secure Biometric Authentication without Auxiliary Identifiers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.25071v1
• Date: Mon, 27 Apr 2026 23:55:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-29 16:49:17.63713
• Title: Scalable Secure Biometric Authentication without Auxiliary Identifiers
• Title（参考訳）: 補助識別器を使わずにスケーラブルなバイオメトリック認証
• Authors: Alexander Bienstock, Daniel Escudero, Antigoni Polychroniadou, Zhen Zeng, Pranav Bhat, Ashok Singal, Prashant Sharma, Manuela Veloso,
• Abstract要約: 本稿では,データ漏洩に対するセキュリティ保証を保証できる生体認証システムを提案する。 私たちの研究は、補助的な識別子を使わずに、現実のスケーラブルなプライバシー保護バイオメトリック認証が実現可能であることを示す最初のものです。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 54.032594016239926
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The prevalence of biometric authentication has been on the rise due to its ease of use and elimination of weak passwords. To date, most biometric authentication systems have been designed for on-device authentication of the device owner (e.g., smartphones and laptops). Recently, biometric authentication systems have started to emerge that are designed to authenticate users against cloud databases storing representations of biometrics for large numbers of users (potentially millions), such as those facilitating biometric payments. However, the use of a large cloud database introduces a significant attack vector, as a breach of the database could lead to the compromise of all enrolled users' sensitive biometric data. Indeed, all such existing systems either do not adequately protect against such a breach, or are impractical to deploy and use due to their high computational overhead. In this work, we present a new biometric authentication system that provides provable security guarantees against data breaches, while remaining scalable and performant. To do so, we marry artificial intelligence with advanced cryptographic techniques in a novel fashion, providing several optimizations along the way. Our work is the first to show that real-world scalable privacy-preserving biometric authentication without auxiliary identifiers is feasible, and we believe that it will spur widespread industrial adoption and further research in this area.
• Abstract（参考訳）: 生体認証の頻度は、使用の容易さと弱いパスワードの排除により上昇している。 これまで、ほとんどの生体認証システムはデバイス所有者(スマートフォンやラップトップなど)のデバイス上での認証のために設計されてきた。 近年,多くのユーザ(潜在的に数百万)を対象とした生体認証の表現を格納するクラウドデータベースに対して,生体認証システムによってユーザ認証が実現し始めている。 しかし、大規模なクラウドデータベースを使用することは、データベースの侵害によって、登録されたすべてのユーザーの機密バイオメトリックスデータの妥協につながる可能性があるため、重大な攻撃ベクトルをもたらす。 実際、既存のシステムはすべて、そのような違反に対して適切な保護を行っていないか、あるいは高い計算オーバーヘッドのためにデプロイと使用が現実的でないかのどちらかである。 本研究では,スケーラブルで高性能なデータ漏洩に対して,保証可能なセキュリティ保証を提供するバイオメトリック認証システムを提案する。 そのために、私たちは人工知能と高度な暗号技術とを新しい方法で結婚し、その過程でいくつかの最適化を提供しています。 私たちの研究は、補助的な識別子を使わずに、現実のスケーラブルなプライバシー保護バイオメトリック認証が実現可能であることを示す最初のものです。

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