論文の概要: BioZKFHE: Scalable Encrypted Biometric Identification via Verifiable Homomorphic Similarity Evaluation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.22065v1
• Date: Fri, 24 Jul 2026 08:08:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-07-27 20:58:57.077958
• Title: BioZKFHE: Scalable Encrypted Biometric Identification via Verifiable Homomorphic Similarity Evaluation
• Title（参考訳）: BioZKFHE: 検証可能な同型類似性評価によるスケーラブル暗号化生体認証
• Abstract要約: BioZKFHEは、検証可能な同型類似性評価によるスケーラブルな暗号化生体認証のためのフレームワークである。 BGV準同型計算と委員会による証明/復号化とオープンな証明バッチのスマートコントラクト検証を組み合わせる。 FaceNetとMobileFaceNetの実験では、ほぼ無数のバイオメトリックなユーティリティ、最大67%の暗号化ストレージの削減、22～44秒のエンドツーエンドの証明検証ランタイムが示されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.524348401618735
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large-scale biometric identification in outsourced settings requires two properties simultaneously: biometric templates and queries must remain protected during computation, and the encrypted similarity outputs produced by an untrusted compute node must be verifiably correct before any application result is released. Existing FHE-based biometric systems primarily address confidentiality, while practical verifiability introduces two bottlenecks in the underlying encrypted 1:N matching layer: rotation- and bandwidth-heavy similarity evaluation and the high cost of proving repeated homomorphic similarity traces. We present BioZKFHE, a framework for scalable encrypted biometric identification via verifiable homomorphic similarity evaluation that combines BGV homomorphic computation with committee-mediated proof opening/decryption and smart-contract verification of opened proof batches. To reduce encrypted storage and avoid rotation-heavy encrypted 1:N matching, we propose Single-Coefficient Multi-Value (SCMV) packing, which binds multiple quantized embedding values into each plaintext entry through base-T expansion. To make proof generation practical, we propose Parallelizable and Verifiable Similarity Computation (PVSC), which exploits the Double-CRT execution structure of BGV to decompose each blockwise similarity trace into parallel proof instances that are opened and checked before result release. Under standard lattice assumptions and explicit committee/verifier assumptions, we analyze recoverability, noise growth, confidentiality, encrypted-output integrity, and finalized-result integrity. Experiments on FaceNet and MobileFaceNet show near-lossless biometric utility, up to 67 percent encrypted-storage reduction, and about 22 to 44 seconds end-to-end proof-verified runtime for 10k to 40k templates.
• Abstract（参考訳）: バイオメトリックテンプレートとクエリは、計算中に保護されなければならないし、信頼できない計算ノードによって生成される暗号化された類似性出力は、アプリケーション結果がリリースされる前に、確実に正確でなければならない。 既存のFHEベースの生体認証システムは、主に機密性に対処するが、実用的検証性は、基礎となる暗号化された1:Nマッチング層に2つのボトルネックをもたらす: 回転と帯域幅の重い類似性の評価と、繰り返し同型類似性トレースを証明するためのコストである。 本稿では,BGVの同型計算と委員会による証明/復号化とオープンな証明バッチのスマートコントラクト検証を組み合わせた,検証可能な同型類似性評価によるスケーラブルな生体認証フレームワークであるBioZKFHEを提案する。 暗号化ストレージの削減と1:Nマッチングの回避を目的として,ベース-T拡張による平文エントリに複数の量子化埋め込み値をバインドするSCMV(Single-Coefficient Multi-Value)パッキングを提案する。 そこで本研究では,BGVのDouble-CRT実行構造を利用した並列化・検証可能な類似性計算(PVSC)を提案する。 標準格子仮定と明示的な委員会/検証仮定に基づき、回復可能性、雑音の増大、機密性、暗号化された出力整合性、最終的な応答整合性を解析する。 FaceNetとMobileFaceNetの実験では、ほぼ無数のバイオメトリックなユーティリティ、最大67%の暗号化ストレージの削減、10kから40kテンプレートのエンドツーエンドの証明検証ランタイムが22～44秒に短縮された。

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