Защита биометрических шаблонов: Сравнение гомоморфного шифрования и безопасных многосторонних вычислений (RU)

Гомоморфное шифрование (HE)HE позволяет выполнять вычисления над зашифрованными данными без расшифровки, обеспечивая строгую конфиденциальность для биометрических шаблонов, но часто связано со значительными вычислительными накладными расходами и задержками, что затрудняет его применение в режиме реального времени.

Безопасные многосторонние вычисления (SMPC)SMPC позволяет нескольким сторонам совместно вычислять функцию по их входным данным, сохраняя эти данные конфиденциальными, обеспечивая распределенный и безопасный подход к биометрическому сопоставлению, который уравновешивает конфиденциальность и производительность.

Выбор правильного подходаИдеальная схема защиты биометрических шаблонов зависит от конкретных вариантов использования, требований к производительности и приемлемого уровня сложности, при этом как HE, так и SMPC представляют уникальные компромиссы в безопасности, скорости и стоимости реализации.

Биометрическая безопасность Didit на основе ИИDidit интегрирует передовые, основанные на ИИ решения, такие как пассивное и активное обнаружение живости и сопоставление лиц 1:1, наряду с надежными стратегиями защиты данных, чтобы обеспечить лидирующую в отрасли биометрическую верификацию с сохранением конфиденциальности без ущерба для скорости или точности.

Необходимость защиты биометрических шаблонов

Биометрия произвела революцию в проверке личности, предлагая беспрецедентное удобство и безопасность. От отпечатков пальцев до сканирования лица, эти уникальные биологические черты обещают будущее без паролей. Однако сама уникальность и постоянство биометрических данных представляют серьезную проблему: как защитить эти незаменимые шаблоны от компрометации? В отличие от пароля, который можно сбросить, украденный биометрический шаблон является постоянной уязвимостью. Взлом может привести к необратимой краже личных данных, что делает надежные схемы защиты не просто желательными, а необходимыми.

Потребность в технологиях, сохраняющих конфиденциальность, в биометрии является первостепенной. Регламенты, такие как GDPR и CCPA, требуют строгого обращения с персональными данными, и биометрическая информация относится к наиболее чувствительным. Организации, внедряющие биометрические системы, должны гарантировать, что, получая преимущества безопасной аутентификации, они непреднамеренно не создают новые риски для своих пользователей. Именно здесь вступают в игру передовые криптографические методы, такие как гомоморфное шифрование (HE) и безопасные многосторонние вычисления (SMPC), предлагающие инновационные способы выполнения вычислений с биометрическими данными без раскрытия необработанных шаблонов.

Гомоморфное шифрование: вычисления над зашифрованными биометрическими данными

Гомоморфное шифрование (HE) — это криптографическое чудо, которое позволяет выполнять вычисления непосредственно над зашифрованными данными, получая зашифрованный результат, который при расшифровке совпадает с результатом операций, выполненных над незашифрованными данными. Представьте, что вы можете сравнить два биометрических шаблона для сопоставления, при этом оба шаблона остаются полностью зашифрованными на протяжении всего процесса. В этом и состоит обещание HE.

Существуют различные типы HE: частично гомоморфное шифрование (PHE), которое поддерживает ограниченное количество операций (например, только сложения или только умножения); несколько гомоморфное шифрование (SHE), которое поддерживает и то, и другое, но для ограниченного числа операций; и полностью гомоморфное шифрование (FHE), которое позволяет выполнять произвольные вычисления над зашифрованными данными. Для биометрического сопоставления FHE является наиболее желательным, поскольку оно может поддерживать сложные алгоритмы сравнения.

Преимущества HE для биометрических данных:

• Максимальная конфиденциальность: Необработанные биометрические шаблоны никогда не нужно расшифровывать, даже во время сопоставления. Это обеспечивает чрезвычайно высокий уровень конфиденциальности, поскольку сервер, выполняющий сопоставление, никогда не видит открытых данных.
• Резидентность данных: Зашифрованные данные могут храниться и обрабатываться где угодно без опасений по поводу раскрытия данных, что упрощает соблюдение законов о резидентности данных.

Проблемы HE:

• Вычислительные накладные расходы: Основной недостаток HE, особенно FHE, — это его вычислительная стоимость. Операции над зашифрованными данными значительно медленнее и требуют больше ресурсов, чем над открытым текстом, что приводит к высокой задержке для биометрической верификации в реальном времени.
• Сложность: Внедрение и управление системами HE может быть сложным, требуя специализированных криптографических знаний.
• Размер данных: Зашифрованные данные часто занимают гораздо больше места, чем открытый текст, что влияет на хранение и передачу.

Хотя HE предлагает надежное теоретическое решение, его практическое применение в высокопроизводительных биометрических системах с низкой задержкой все еще является областью активных исследований и разработок. Однако для сценариев, где конфиденциальность имеет первостепенное значение, а производительностью можно пожертвовать, HE остается мощным инструментом.

Безопасные многосторонние вычисления (SMPC): распределенное доверие для биометрических данных

Безопасные многосторонние вычисления (SMPC) — это еще одна передовая криптографическая техника, которая позволяет нескольким сторонам совместно вычислять функцию по их частным входным данным, не раскрывая при этом никаких из этих входных данных друг другу. В контексте биометрии это означает, что две или более стороны (например, устройство пользователя и сервер, или несколько серверов) могут совместно определить, совпадают ли два биометрических шаблона, хотя ни одна из сторон никогда не видит необработанного шаблона другой.

SMPC достигает этого, разбивая входные данные на «доли» и распределяя их между участвующими сторонами. Каждая сторона выполняет вычисления над своими долями, и раскрывается только окончательный результат вычисления. Эта модель распределенного доверия значительно повышает конфиденциальность и безопасность.

Преимущества SMPC для биометрических данных:

• Конфиденциальность и безопасность: Как и HE, SMPC гарантирует, что отдельные биометрические шаблоны остаются конфиденциальными. Ни одна сторона не узнает конфиденциальные данные другой.
• Улучшенная производительность: По сравнению с FHE, SMPC часто может предложить лучшую производительность для конкретных вычислений, поскольку вычислительная нагрузка распределяется между несколькими сторонами.
• Гибкость: SMPC может быть разработан для обработки различных типов алгоритмов биометрического сопоставления, предлагая гибкость в реализации.

Проблемы SMPC:

• Накладные расходы на связь: Протоколы SMPC предполагают значительную связь между сторонами, что может привести к задержкам, особенно в географически распределенных системах.
• Риск сговора: Безопасность SMPC основана на предположении, что не все стороны будут сговариваться. Если достаточное количество сторон сговорится, они могут восстановить частные входные данные.
• Сложность настройки: Настройка и координация среды SMPC может быть сложной, особенно с большим количеством участвующих сторон.

SMPC особенно хорошо подходит для сценариев, когда нескольким организациям необходимо сотрудничать в биометрической верификации без обмена своими конфиденциальными наборами данных, например, для межорганизационных проверок личности или децентрализованных систем идентификации.

Сравнение HE и SMPC: ключевые соображения

При выборе между гомоморфным шифрованием и безопасными многосторонними вычислениями для защиты биометрических шаблонов вступают в игру несколько факторов:

• Производительность против конфиденциальности: HE обычно предлагает более строгие гарантии конфиденциальности, поскольку данные никогда не расшифровываются, но с более высокими вычислительными затратами. SMPC может предложить лучшую производительность за счет распределения вычислений, но требует тщательного рассмотрения доверия между сторонами.
• Архитектура: HE часто представляет собой модель клиент-сервер, где клиент шифрует, а сервер вычисляет. SMPC по своей сути является многосторонним, требуя координации и связи между различными сущностями.
• Сложность реализации: Оба криптографически сложны, но высокие вычислительные требования HE могут сделать его более сложным для масштабирования в приложениях реального времени. Сложность SMPC заключается в разработке протоколов и безопасных каналов связи между сторонами.
• Варианты использования: HE может быть предпочтительнее для высокочувствительных, архивных биометрических данных, где допустимы случайные, с большой задержкой поиски. SMPC больше подходит для интерактивной верификации в реальном времени, где нескольким сторонам необходимо подтвердить личность, не раскрывая свои доли.

В конечном итоге выбор зависит от конкретной модели угроз, требований к производительности и приемлемого уровня сложности системы. Также исследуются гибридные подходы, сочетающие элементы того и другого, чтобы использовать сильные стороны каждой технологии.

Как Didit помогает

Didit, как AI-нативная платформа идентификации, ориентированная на разработчиков, понимает критическую важность защиты биометрических шаблонов и конфиденциальности. Постоянно исследуя и интегрируя передовые криптографические методы, такие как HE и SMPC, Didit фокусируется на предоставлении надежных, готовых к производству решений для биометрической верификации, которые ставят во главу угла как безопасность, так и пользовательский опыт.

Модульная архитектура Didit позволяет предприятиям создавать рабочие процессы верификации, соответствующие их конкретным потребностям в конфиденциальности и безопасности. Наше обнаружение пассивной и активной живости гарантирует присутствие реального, живого человека во время верификации, эффективно предотвращая дипфейки и попытки спуфинга. Это крайне важно для поддержания целостности биометрических данных в момент захвата. Наша технология сопоставления лиц 1:1 затем безопасно сравнивает захваченные биометрические данные с эталонным изображением, обеспечивая высокоточные результаты при минимизации раскрытия необработанных шаблонов. Отчет о биометрической аутентификации предоставляет всесторонние сведения, включая оценки живости и сходства лиц, что позволяет принимать обоснованные решения.

Приверженность Didit безопасности выходит за рамки просто технологии. Мы предлагаем бесплатную базовую проверку KYC, что является свидетельством нашей веры в то, что надежная проверка личности должна быть доступна всем. Наш AI-нативный подход означает постоянное совершенствование методов обнаружения мошенничества и сохранения конфиденциальности, опережая возникающие угрозы. Благодаря отсутствию платы за настройку и модели оплаты за успешную проверку, предприятия могут внедрять биометрическую безопасность мирового класса без непомерных первоначальных затрат, обеспечивая защиту биометрических данных своих пользователей в соответствии с высочайшими стандартами.

Готовы начать?

Готовы увидеть Didit в действии? Получите бесплатную демонстрацию сегодня.

Начните бесплатно проверять личности с бесплатным тарифом Didit.