Бет-әлпетінің биометриялық эталондарын генерациялаудағы Privacy-preserving алгоритмдері

Abstract

Бет-әлпет биометриясы заманауи аутентификация жүйелерінің негізгі компоненттерінің бірі болып табылады. Алайда биометриялық эталондарды (template) ашық түрде сақтау пайдаланушының жеке басының деректерін айтарлықтай қауіпке ұшыратады. Парольден айырмашылығы, ұрланған биометриялық деректі қайта шығаруға болмайды. Осыған байланысты эталондарды құпиялылықты сақтай отырып генерациялау (privacy-preserving template generation) -ақпараттық қауіпсіздіктің өзекті ғылыми мәселесіне айналды. Бұл мақалада бет-әлпет эталондарын қорғаудың үш негізгі тәсіл талданады: cancelable biometrics (BioHashing), fuzzy vault схемасы және гомоморфты шифрлау (CKKS). Әрбір әдістің математикалық негізі, тәжірибелік жүзеге асырылуы және әлсіз жақтары егжей-тегжейлі қарастырылады. Сонымен қатар осы әдістерді біріктіретін гибридті схема ұсынылады, оның ArcFace эмбеддингтерімен бірге қолданылуы көрсетіледі. LFW (Labeled Faces in the Wild) деректер базасында жүргізілген эксперименттер ұсынылған әдістің EER көрсеткіші 0,82% деңгейінде екендігін, бұл қолданыстағы шешімдермен салыстыруға болатынын дәлелдейді