Blinde Berührung: Ein auf homomorpher Verschlüsselung basierendes verteiltes neuronales Netzwerk für eine datenschutzfreundliche Fingerabdruck-Authentifizierung

核心概念

Blind-Touch ist ein neuartiges maschinelles Lernen-basiertes Fingerabdruck-Authentifizierungssystem, das homomorphe Verschlüsselung nutzt, um Datenschutzbedenken bei der Speicherung und Verarbeitung biometrischer Daten auf Servern zu adressieren.

摘要

Blind-Touch ist ein verteiltes System, bei dem der Client die Merkmalsextraktion aus Fingerabdruckbildern durchführt, während der Server die Suchaufgaben zur Identifizierung der am besten passenden Fingerabdrücke mit verschlüsselten Merkmalsvektoren ausführt.
Um den Rechenaufwand der homomorphen Verschlüsselung zu reduzieren, optimiert Blind-Touch die Netzwerkarchitektur, indem es alle Faltungsschichten auf der Clientseite platziert und nur eine voll verbundene Schicht und eine quadratische Aktivierungsschicht auf der Serverseite ausführt. Der Merkmalsvektor wird auf 16 Elemente minimiert, um die Anzahl der gleichzeitig verarbeiteten Fingerabdrücke zu maximieren.
Darüber hinaus führt Blind-Touch eine neuartige kompressionsbasierte Methode ein, um bis zu 8.192 Authentifizierungsergebnisse gleichzeitig zu verarbeiten. Schließlich nutzt es eine Cluster-Architektur, um die Authentifizierungsergebnisse parallel auf mehreren Servern zu verarbeiten, um die Skalierbarkeit bei steigender Nutzerzahl zu erhöhen.
Blind-Touch erzielt eine hohe Genauigkeit auf zwei Benchmark-Fingerabdruckdatensätzen und kann einen Fingerabdruck in etwa 0,65 Sekunden unter 5.000 Fingerabdrücken finden. Mit seinem datenschutzorientierten Design, seiner hohen Genauigkeit und Effizienz ist Blind-Touch eine vielversprechende Alternative zur herkömmlichen Fingerabdruck-Authentifizierung für Web- und Cloud-Anwendungen.

統計資料

Die Größe des Merkmalsvektors wurde von 192 auf 16 Elemente reduziert, um die Anzahl der gleichzeitig verarbeiteten Fingerabdrücke zu maximieren.
Die Kompressionsmetho de ermöglicht die gleichzeitige Verarbeitung von bis zu 8.192 Authentifizierungsergebnissen.
Blind-Touch kann einen Fingerabdruck in etwa 0,65 Sekunden unter 5.000 Fingerabdrücken finden.

引述

"Blind-Touch ist ein neuartiges maschinelles Lernen-basiertes Fingerabdruck-Authentifizierungssystem, das homomorphe Verschlüsselung nutzt, um Datenschutzbedenken bei der Speicherung und Verarbeitung biometrischer Daten auf Servern zu adressieren."
"Mit seinem datenschutzorientierten Design, seiner hohen Genauigkeit und Effizienz ist Blind-Touch eine vielversprechende Alternative zur herkömmlichen Fingerabdruck-Authentifizierung für Web- und Cloud-Anwendungen."

從以下內容提煉的關鍵洞見

Blind-Touch

by Hyunmin Choi... 於 arxiv.org 04-02-2024

https://arxiv.org/pdf/2312.11575.pdf

深入探究

Wie könnte Blind-Touch für andere biometrische Modalitäten wie Gesichtserkennung oder Iris-Erkennung angepasst werden?

Blind-Touch könnte für andere biometrische Modalitäten wie Gesichtserkennung oder Iris-Erkennung angepasst werden, indem die CNN-Architektur und das Feature-Vektor-Design entsprechend modifiziert werden. Für die Gesichtserkennung könnte ein CNN-Modell verwendet werden, das auf Gesichtsmerkmalen trainiert ist, und die Feature-Vektoren könnten entsprechend den charakteristischen Merkmalen des Gesichts gestaltet werden. Für die Iris-Erkennung könnte ein ähnlicher Ansatz verfolgt werden, wobei das CNN-Modell auf Iris-Merkmalen trainiert wird und die Feature-Vektoren die einzigartigen Eigenschaften der Iris berücksichtigen.

Welche Herausforderungen könnten sich ergeben, wenn Blind-Touch in Umgebungen mit begrenzter Rechenleistung, wie eingebettete Systeme, eingesetzt wird?

In Umgebungen mit begrenzter Rechenleistung wie eingebetteten Systemen könnten sich einige Herausforderungen ergeben, wenn Blind-Touch eingesetzt wird. Die Hauptprobleme könnten die erhöhte Rechenlast durch die Verwendung von Homomorpher Verschlüsselung und die Notwendigkeit von leistungsstarken Rechenressourcen für die effiziente Verarbeitung von verschlüsselten Daten sein. Eingebettete Systeme haben oft begrenzte Ressourcen wie Prozessorleistung und Speicherkapazität, was die Implementierung von rechenintensiven Algorithmen wie Homomorpher Verschlüsselung erschweren kann. Die Optimierung von Blind-Touch für eingebettete Systeme erfordert daher spezielle Anpassungen, um die Rechenanforderungen zu reduzieren und die Effizienz zu verbessern.

Wie könnte Blind-Touch mit anderen Datenschutzmaßnahmen wie differentieller Privatsphäre kombiniert werden, um den Schutz sensibler biometrischer Daten weiter zu verbessern?

Blind-Touch könnte mit differentieller Privatsphäre kombiniert werden, um den Schutz sensibler biometrischer Daten weiter zu verbessern, indem zusätzliche Datenschutzgarantien implementiert werden. Differentielle Privatsphäre zielt darauf ab, die Privatsphäre von Individuen zu schützen, indem die Verarbeitung von Daten so gestaltet wird, dass keine sensiblen Informationen über einzelne Benutzer offengelegt werden. Durch die Integration differentieller Privatsphäre in Blind-Touch könnten Mechanismen implementiert werden, um sicherzustellen, dass selbst bei der Verarbeitung von verschlüsselten biometrischen Daten keine persönlich identifizierbaren Informationen preisgegeben werden. Dies könnte die Datenschutzstandards von Blind-Touch weiter stärken und die Sicherheit der biometrischen Daten der Benutzer gewährleisten.