IDFace：面向高效安全身份认证的人脸模板保护

随着人脸识别系统（FRS）的广泛应用，用户隐私保护变得愈发重要。FRS中的关键隐私问题在于保护用户的人脸模板，因为从模板中可以恢复出用户面部图像的特征。尽管同态加密（HE）等密码学工具的最新进展为保护FRS提供了机会，但HE无法以高效的即插即用方式直接与FRS结合。具体而言，虽然HE在功能上可以支持任意程序，但它基本上是为预定形状的加密数据（如多项式环）的代数操作而设计的。因此，非定制化的HE与系统结合可能导致极低的效率，许多先前基于HE的人脸模板保护方法比无保护的明文系统慢数百倍。

在本研究中，我们提出了IDFace，这是一种基于HE的新型安全高效人脸识别方法，具有模板保护功能。IDFace基于两项新颖技术设计，用于在采用角度度量的（同态加密）生物特征数据库上进行高效搜索。第一项技术是模板表示变换，显著降低了匹配测试的单位成本。第二项技术是空间高效编码，减少了加密算法带来的空间浪费，从而节省了加密模板上的操作次数。通过实验，我们证明IDFace可以在126毫秒内从100万个加密模板的数据库中识别人脸模板，与明文识别相比仅产生2倍的开销。

评论：已被ICCV 2025接收

学科分类：密码学与安全（cs.CR）；计算机视觉与模式识别（cs.CV）

ACM分类：I.5.4；K.6.5；D.4.6；I.4.7

引用信息：arXiv:2507.12050 [cs.CR]
DOI：https://doi.org/10.48550/arXiv.2507.12050

提交历史：2025年7月16日由Sunpill Kim提交