|
Yashirin autentifikatsiya va xususiy tenglikni sinash
|
| bet | 7/10 | | Sana | 28.05.2024 | | Hajmi | 46,07 Kb. | | #255467 |
Bog'liq wavkatjon Yashirin autentifikatsiya va xususiy tenglikni sinash
Xavfsiz biometrik ma’lumotlar tabiati va ulardan qanday foydalanish mumkinligi sababli sezgir. Yashirin autentifikatsiya qilish parollardan foydalanishda odatiy holdir, chunki foydalanuvchi parolni bilmasdan uni ochib bermasdan isbotlashi mumkin. Shu bilan birga, bitta odamning ikkita biometrik o‘lchovi farq qilishi mumkin va bu biometrik o‘lchovlarning noaniqligi, aniq autentifikatsiya protokollarini biometrik sohada foydasiz qiladi.
Shunga o‘xshab, ikkita tenglik sinovlari o‘tkaziladi, bu erda ikkita qurilma yoki sub’ektlar bir-biriga yoki boshqa biron bir qurilmaga yoki biron bir narsaga taqdim qilmasdan o‘zlarining qiymatlari bir xilligini tekshirishni istaydilar va yaxshi echimlar nashr etildi. Biroq, bitta odamning ikkita biometriyasi teng bo‘lmasligi mumkinligi sababli, ushbu protokollar biometrik sohada ham samarasiz. Masalan, agar ikkita qiymat its bit bilan farq qilsa, partiyalardan biri tekshirish uchun nomzodning 2τ qiymatini ko‘rsatishi kerak bo‘lishi mumkin.
Gomomorfik shifrlash
Xususiy biometrikani joriy etishdan oldin biometrik metodlar moslashtirish uchun ochiq matnli qidiruvdan foydalanishni talab qilar edi, shuning uchun har bir biometrik qidiruv jarayonining bir nuqtasida ko‘rinadigan (shifrlanmagan) bo‘lishi kerak edi. Shunga o‘xshash ma’lumotlarni shifrlangan ma’lumotlar bazasida o‘tkazish foydalidir.
Shifrlash mosligi odatda bir tomonlama shifrlash algoritmlari yordamida amalga oshiriladi, ya’ni shifrlangan ma’lumotlarga ko‘ra asl ma’lumotlarga kirish mexanizmi yo‘q. Umumiy bir tomonlama shifrlash algoritmlari MD5 va SHA-512. Biroq, bu algoritmlar gomomorfik emas, ya’ni shifrlangan ma’lumotlarning ikkita namunasini yaqinligini taqqoslash imkoniyati yo‘q va shu bilan taqqoslash uchun vosita yo‘q. Taqqoslashning iloji yo‘qligi, mashinada o‘rganishda har qanday tasniflash modelini qabul qilib bo‘lmaydi.
Gomomorfik shifrlash – bu shifrlashning bir turi bo‘lib, hisoblashni shifrlangan matnda bajarishga imkon beradi va shu bilan shifrlangan o‘yin natijasini beradi. Bir tomonlama shifrlash yordamida shifrlangan maydonda mos
kelish eng yuqori darajadagi maxfiylikni ta’minlaydi. Bir tomonlama shifrlangan funktsiya vektorlarining foydali yuklari bilan parolni ochish kerak emas va kalitlarni boshqarish kerak bo‘lmaydi.
Biometrik ma’lumotlarga gomomorfik shifrlashning istiqbolli usuli – bu xususiyat vektorlarini yaratish uchun mashinasozlik modellaridan foydalanish. Qora qutilarli modellar, masalan, neyron tarmoqlari uchun, ushbu vektorlar o‘z- o‘zidan dastlabki ma’lumotlarni qayta tiklash uchun foydalana olmaydi va shuning uchun bir tomonlama shifrlashning bir shakli hisoblanadi. Shu bilan birga, vektorlar evklid bilan o‘lchanadi, shuning uchun vektorlar orasidagi o‘xshashlikni hisoblash mumkin. Ushbu jarayon biometrik ma’lumotlarni gomomorfik tarzda shifrlashga imkon beradi.
Misol uchun, agar biz Evklid masofasi bilan yuzni aniqlashni hisobga olsak, neyron tarmoq yordamida yuzning ikkita tasvirini bir-biriga moslashtirsak, avval har bir yuz suzuvchi vektorga aylantiriladi, bu esa Google ning FaceNet holatida 128 o‘lchamga teng. bu suzuvchi vektor o‘zboshimchalik bilan va uni asl yuziga qaytarib ishlab bo‘lmaydi. Darhaqiqat, keyinchalik neyron tarmoqdan matritsani ko‘paytirish yuzning vektoriga aylanadi, Evklid o‘lchoviga ega, ammo tanib bo‘lmaydi va biron bir rasmga qaytara olmaydi.
|
| |
