Đề xuất phương pháp bảo vệ mẫu có độ dài cố định sử dụng hệ mã mật khóa công khai Paillier
146 lượt xemDOI:
https://doi.org/10.54939/1859-1043.j.mst.81.2022.148-155Từ khóa:
Sự riêng tư; Mã hóa; Đồng cấu; Khoảng cách Euclid; Mã hóa Paillier; Vân tay.Tóm tắt
Tính riêng tư về dữ liệu của khách hàng hiện nay đang rất được quan tâm, có rất nhiều vụ bê bối lợi dụng thông tin khách hàng để vụ lợi gây ra bởi nhiều công ty công nghệ khác nhau, có sở hữu cơ sở dữ liệu lớn thông tin về khách hàng. Vấn đề đặt ra là làm sao khi người dùng có thể cung cấp dữ liệu đáp ứng được thuật toán được sử dụng trong mô hình xác thực, cho ra kết quả chính xác mà vẫn không làm lộ thông tin riêng tư hoặc dữ liệu cá nhân. Nghiên cứu lý thuyết về hệ mật mã đồng cấu và mã hóa công khai có thể giải quyết những vấn đề về bảo mật tính riêng tư người dùng. Nội dung bài báo trình bày những vấn đề cơ bản về: phép đồng cấu và hệ mật mã công khai Paillier; tính khoảng cách Euclid đối với mẫu có độ dài cố định; kết quả thực nghiệm mã hóa mẫu bằng mã hóa Paillier sau đó kiểm tra tính đúng đắn bằng cách tính toán, so sánh độ dài với ngưỡng δ xác định để chọn loại bỏ mẫu không thích hợp và quyết định sự kết hợp của hệ thống. Từ đó, đề xuất phương án bảo vệ mẫu và bảo đảm tính riêng tư của người dùng đối với mẫu có độ dài cố định.
Tài liệu tham khảo
[1]. Jadhav, Barbadekar, Patil, “Euclidean Distance Based Fingerprint Matching,” Recent Researches in Communications, Automation, Signal Processing, Nanotechnology, Astronomy and Nuclear Physics, ISBN: 978-960-474-276-9.
[2]. Jonathan Katz, Yehuda Lindell, “Introduction to Modern Cryptography: Principles and Protocols,” Chapman & Hall/CRC, (2007).
[3]. Khuất Thanh Sơn. “Mã hóa đồng cấu đầy đủ và ứng dụng trong theo dõi sức khỏe an toàn dựa trên điện toán đám mây”. Luận văn Thạc sĩ, Đại học công nghệ - Đại học quốc gia Hà Nội, (2021).
[4]. Marta G´omez Barrero, “Improving Security and Privacy in Biometric systems,” Ingeniero de Inform´atica y Licenciada en Matem´aticas Universidad Aut´onoma de Madrid, SPAIN, (2016).
[5]. Mark A. Will, Ryan K.L. Ko, “A guide to homomorphic encryption,” in The Cloud Security Ecosystem, (2015).
[6]. Neeraj Bhargava, Anchal Kumawat, Ritu Bhargava, “Fingerprint Matching of Normalized Image based on Euclidean Distance,” International Journal of Computer Applications (0975 – 8887)Volume 120 – No.24, (2015). DOI: https://doi.org/10.5120/21409-4428
[7]. Hsin-Tsung Peng, William W.Y. Hsu, “Homomorphic Encryption Application on FinancialCloud Framework”, The Ministry of Science and Technology of Taiwan.
[8]. Leon J. Helsloot; Gamze Tillem, Zekeriya Erkin, “Privacy-preserving online behavioral advertising using homomorphic encryption,” IEEE Workshop on Information Forensics and Security, (2017). DOI: https://doi.org/10.1109/WIFS.2017.8267662
[9]. Marta G´omez Barrero, “Improving Security and Privacy in Biometric systems,” Ingeniero de Inform´atica y Licenciada en Matem´aticas Universidad Aut´onoma de Madrid, Spain, (2016).
