[論文レビュー] PassBio: Privacy-Preserving User-Centric Biometric Authentication

Kai Zhou, Jian Ren|arXiv (Cornell University)|Nov 14, 2017

Cryptography and Data Security参考文献 22被引用数 5

ひとこと要約

PassBio は、エンドユーザーが独自のバイオメトリックテンプレートを局所的に暗号化できるユーザー中心のバイオメトリック認証方式を提案する。新しいしきい値述語暗号化（TPE）方式を用い、サーバーが平文データにアクセスせずに暗号化されたテンプレート間の類似度を評価できる。TPE方式は、しきい値に対する内積の安全な計算を可能とし、リソース制約のあるデバイス上でも、モバイルプラットフォームで1秒未塔の遅延で効率的かつ安全な認証を実現する。

ABSTRACT

The proliferation of online biometric authentication has necessitated security requirements of biometric templates. The existing secure biometric authentication schemes feature a server-centric model, where a service provider maintains a biometric database and is fully responsible for the security of the templates. The end-users have to fully trust the server in storing, processing and managing their private templates. As a result, the end-users' templates could be compromised by outside attackers or even the service provider itself. In this paper, we propose a user-centric biometric authentication scheme (PassBio) that enables end-users to encrypt their own templates with our proposed light-weighted encryption scheme. During authentication, all the templates remain encrypted such that the server will never see them directly. However, the server is able to determine whether the distance of two encrypted templates is within a pre-defined threshold. Our security analysis shows that no critical information of the templates can be revealed under both passive and active attacks. PassBio follows a "compute-then-compare" computational model over encrypted data. More specifically, our proposed Threshold Predicate Encryption (TPE) scheme can encrypt two vectors x and y in such a manner that the inner product of x and y can be evaluated and compared to a pre-defined threshold. TPE guarantees that only the comparison result is revealed and no key information about x and y can be learned. Furthermore, we show that TPE can be utilized as a flexible building block to evaluate different distance metrics such as Hamming distance and Euclidean distance over encrypted data. Such a compute-then-compare computational model, enabled by TPE, can be widely applied in many interesting applications such as searching over encrypted data while ensuring data security and privacy.

研究の動機と目的

• サーバー中心のバイオメトリック認証におけるセキュリティとプライバシーのリスクを解消する。ここでは、サービスプロバイダーが平文のバイオメトリックテンプレートを保存・処理する。
• エンドユーザーがサービスプロバイダーを完全に信頼する必要をなくす。バイオメトリックテンプレートを送信前に局所的に暗号化できるようにする。
• バイオメトリック距離評価のための暗号化データ上で安全に計算できる、効率的で軽量な暗号化方式を設計する。
• 暗号化データ上で「計算してから比較する」モデルを実現し、サーバーが感覚的なテンプレート情報の詳細を学習せずに類似度を判断できるようにする。
• 実際のデバイス上で性能評価を通じて、この方式の実用的妥当性を示す。

提案手法

• 2つのベクトル x と y を暗号化し、その内積がしきい値と比較された結果のみが公開されるような、新しい暗号的プリミティブ「しきい値述語暗号化（TPE）」を提案する。
• 行列変換とランダマイゼーションに基づく安全な TPE 方式を設計する。この方式により、サーバーは元のデータにアクセスせずに暗号化されたベクトルの内積を計算できる。
• オンライン/オフライン計算モデルを導入する。アイドル時間中に変換の一部（例：S_y M_1^{-1}）を事前に計算・キャッシュすることで、オンライン時の計算負荷を軽減する。
• 次元削減技術を活用し、ベクトルサイズを n=300 に縮小することで、精度を損なわずに効率性を向上させる。
• 実デバイスでの性能評価のため、最適化されたライブラリ（Android 用に UJMP、macOS 用に Armadillo）を用いて TPE 方式を実装する。
• TPE を用いて内積比較として表現可能な距離尺度（例：ハミング距離、ユークリッド距離）を複数サポートする。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 バイオメトリックテンプレートがサーバーでの比較中ですら常に暗号化された状態を保つことができるユーザー中心のバイオメトリック認証モデルを設計できるか？
• RQ2 軽量で効率的な暗号化方式を用いて、2つの暗号化されたバイオメトリックテンプレート間の類似度を安全に評価できるか？
• RQ3 TPE 方式は、受動的攻撃および能動的攻撃の両方において、バイオメトリックベクトルに関する機微な情報の漏洩を防げるか？
• RQ4 リソース制約のあるモバイルデバイス上で、TPE 方式をリアルタイムのバイオメトリック認証に効率的に実行できるか？
• RQ5 オンライン/オフライン計算モデルは、オンライン認証フェーズにおける計算オーバーヘッドを顕著に低減できるか？

主な発見

• TPE 方式は、受動的および能動的攻撃の両環境下でも、元のベクトルに関する機微な情報を露呈せずに、暗号化されたバイオメトリックテンプレートの安全な比較を実現した。
• n=100 の場合、スマートフォンでのトークン生成時間は約 50 ms、n=300 の場合では約 900 ms であり、中程度のサイズのバイオメトリックテンプレートに対して実用的であることが示された。
• オンライン/オフライン計算メカニズムを導入したことで、オンライン計算時間が約半分に短縮され、応答性が著しく向上し、バッテリー消費も削減された。
• ラップトップでは、n=2000 の高次元テンプレートに対し、事前計算を用いれば1秒未塔でトークン生成が可能であり、スケーラビリティが確認された。
• TPE 方式は、ハミング距離やユークリッド距離を含む多様な距離尺度の柔軟な評価を可能とし、それらを内積比較として表現できる。
• 本方式は、モバイルおよび個人用コンピューティングプラットフォームへの実用的導入が可能であり、性能評価結果からプライバシー保護型バイオメトリック認証の実世界応用可能性が裏付けられた。