ZeroBio—秘匿ニューラルネットワーク評価を用いた非対称指紋認証システムの開発と評価

摘要

We propose a cryptographical protocol for remote biometrics authentication without revealing private biometrics data to verifier. Our protocol uses a neural network for dealing with uncertainty of biometric data, and a zero-knowledge interactive proof for valid user. In this paper, we evaluate the performance and the accuracy of the proposed protocol based on sample implementation system. Several algorithms for features extraction of fingerprint data are examined in terms of false acceptance and rejection ratios.%生体情報を検証者に漏らさずにリモート認証を行う暗号プロトコルを提案する．提案方式は，ニュー ラルネットワークを用いて生体情報特有の曖昧さを処理し，ゼロ知識証明を用いて正規ユーザの認証 を実現する．本論文では，試験実装に基づいて提案方式の性能と精度を評価する．偽拒否率と偽受入 率の観点から，いくつかの特徴量抽出手法について定量的な評価を行った．