Lagrange: Bảo vệ dữ liệu sinh trắc học trong các hệ thống danh tính kỹ thuật số

Nỗi Dilemma Về Quyền Riêng Tư Sinh Trắc Học

Nhận diện khuôn mặt. Quét vân tay. Xác thực bằng giọng nói. Đây đã trở thành tiêu chuẩn để xác minh danh tính của chúng ta. Nhưng có một vấn đề. Việc lưu trữ tất cả những dữ liệu sinh trắc học này tạo ra những rủi ro lớn. Khi dữ liệu khuôn mặt của bạn bị rò rỉ? Bạn không thể dễ dàng có một khuôn mặt mới.

Mô Hình Xác Minh Sinh Trắc Lagrange

Lagrange thực hiện một điều gì đó khá thông minh với các chứng minh không kiến thức. Nó dường như hoạt động bằng cách trộn lẫn các mẫu sinh trắc học đã được mã hóa với nhau. Không có hình ảnh thực tế. Không có dữ liệu thô nào đang lơ lửng. Chỉ có xác minh.

Cách tính toán phía sau nó vay mượn từ định danh Lagrange trong đại số tuyến tính. Không hoàn toàn rõ ràng cách mà tất cả hoạt động, nhưng nó thiết lập các mối quan hệ giữa các thuộc tính vector mà không hiển thị các vector. Thật bất ngờ khi phương pháp này hiệu quả trong việc bảo vệ thông tin sinh trắc học của bạn.

Ưu điểm

• Người dùng được bảo mật. Ngay cả trong quá trình kiểm tra.

• Các nhà cung cấp dịch vụ tránh được những rắc rối về quy định.

• Các chính phủ có thể xây dựng ID kỹ thuật số mà không tạo ra mục tiêu hack lớn.

Bức Tranh Lớn Hơn

Hệ thống sinh trắc học hiện diện khắp nơi. Năm 2025 đang chứng kiến sự bùng nổ của chúng. Lagrange có thể là mảnh ghép còn thiếu—cho phép chúng ta được xác minh mà không cần phải tiết lộ dữ liệu cá nhân. Những kỹ thuật mã hóa tinh vi này đại diện cho một sự thay đổi lớn. An ninh mà không phải hy sinh. Ít nhất đó là lời hứa.