Лагранж: Захист біометричних даних у системах цифрової ідентичності

robot
Генерація анотацій у процесі

Дилема біометричної конфіденційності

Впізнавання обличчя. Сканування відбитків пальців. Голосова аутентифікація. Це стало нормою для перевірки того, ким ми є. Але є проблема. Зберігання всіх цих біометричних даних створює величезні ризики. Як тільки ваші дані про обличчя витечуть? Ви не можете просто отримати нове обличчя.

Біометрична модель перевірки Лагранжа

Lagrange робить щось досить розумне з нульовими знаннями. Схоже, що це працює, змішуючи зашифровані біометричні шаблони разом. Ніяких фактичних зображень. Ніяких сирих даних, що плавають навколо. Тільки перевірка.

Математика, що стоїть за цим, запозичує з ідентичності Лагранжа в лінійній алгебрі. Не зовсім зрозуміло, як це все працює, але це встановлює зв'язки між властивостями векторів, не показуючи самі вектори. Досить дивно, наскільки ефективним є цей підхід для збереження конфіденційності ваших біометричних даних.

Переваги

  • Користувачі отримують конфіденційність. Навіть під час перевірок.

  • Постачальники послуг уникають регуляторних проблем.

  • Уряди можуть створювати цифрові ідентифікатори, не створюючи масивні цілі для злому.

Більша картина

Біометричні системи зараз скрізь. 2025 рік бачить їхнє поширення, як вогонь. Лагранж може бути тим відсутнім елементом — дозволяючи нам підтверджувати себе без відмови від наших особистих даних. Ці розкішні криптографічні техніки представляють великий зсув. Безпека без жертв. Принаймні, це обіцянка.

Переглянути оригінал
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
  • Нагородити
  • Прокоментувати
  • Репост
  • Поділіться
Прокоментувати
0/400
Немає коментарів
  • Закріпити