論文の概要: Identity by Design, Demographics by Accident: Demographic Leakage and Suppression in Behavioral Biometric Embeddings

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.28921v1
• Date: Fri, 28 Aug 2026 22:41:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-09-03 13:10:12.217513
• Title: Identity by Design, Demographics by Accident: Demographic Leakage and Suppression in Behavioral Biometric Embeddings
• Title（参考訳）: 設計によるアイデンティティ, 事故によるデモグラフィック: ビヘイビアバイオメトリック・エンベディングにおけるデモグラフィック漏洩と抑制
• Abstract要約: 行動バイオメトリック認証(BBA)システムは、ディープラーニングモデルを使用して、生体認証信号をユーザ認証のためのアイデンティティ埋め込みに変換する。 アイデンティティをエンコードするために設計されたが、これらの埋め込みは、性別、年齢、身長などのセンシティブな属性を不注意に明らかにする可能性がある。 本報告では,BBAシステムにおいて,4つのバイオメトリック・モダリティにまたがる9つのデータセットにまたがる11のモデルを評価することで,人口流出のシステマティックな評価を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8564059718893797
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Behavioral biometric authentication (BBA) systems use deep learning models to transform biometric signals, such as eye movements, voice, keystroke/touchstroke dynamics, and gait, into identity embeddings for user authentication. While designed to encode identity, these embeddings may inadvertently reveal sensitive demographic attributes, including gender, age, and height. Consequently, an adversary with access to the authentication model can infer demographic information from biometric signals, including those of users unseen during training or enrollment. In this paper, we present the first systematic audit of demographic leakage in BBA systems, evaluating 11 models across 9 datasets spanning four biometric modalities. We further benchmark four post-hoc suppression methods-Incremental Variable Elimination (IVE), Hilbert-Schmidt Independence Criterion (HSIC), Adversarial Encoder-Decoder (AED), and Protected Attribute Suppression System (PASS) to assess their ability to mitigate demographic leakage while preserving authentication utility. Our analysis reveals substantial variation in leakage and suppressibility across modalities, model architectures, and learning objectives. While voice embeddings exhibit high leakage that can be effectively suppressed, keystroke/touchstroke embeddings exhibit lower leakage but are considerably more difficult to sanitize. These findings highlight a fundamental privacy risk in behavioral biometric authentication and provide insights into the factors governing demographic information suppressibility.
• Abstract（参考訳）: 行動バイオメトリック認証(BBA)システムは、ディープラーニングモデルを使用して、目の動き、声、キーストローク/タッチストロークのダイナミクス、歩行などの生体信号を、ユーザ認証のためのアイデンティティ埋め込みに変換する。 アイデンティティをエンコードするために設計されたが、これらの埋め込みは、性別、年齢、身長などのセンシティブな属性を不注意に明らかにする可能性がある。 これにより、認証モデルにアクセスできる敵は、トレーニングや登録中に目に見えないユーザを含む生体信号から人口統計情報を推測することができる。 本稿では,BBAシステムにおいて,4つの生体指標にまたがる9つのデータセットにまたがる11のモデルを評価することで,人口流出のシステマティックな評価を行う。 さらに、4つのポストホック抑制手法であるインクリメンタル変数除去(IVE)、ヒルベルト・シュミット独立基準(HSIC)、アドバーサリアルエンコーダ・デコーダ(AED)、保護属性抑制システム(PASS)をベンチマークし、認証ユーティリティを保ちながら人口の漏洩を緩和する能力を評価する。 分析の結果,モダリティ,モデルアーキテクチャ,学習目標のリークや抑制性が著しく異なることが明らかとなった。 音声の埋め込みは、効果的に抑制できる高い漏れを示すが、キーストローク/タッチストロークの埋め込みは低い漏れを示すが、消毒がかなり困難である。 これらの知見は、行動バイオメトリック認証における基本的なプライバシーリスクを強調し、人口統計情報の抑制性を規定する要因に関する洞察を提供する。

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