多年來的同態加密一直保持著難以捉摸的承諾，最近的研究和發展繼續表明，該技術的實用版本並不遙遠。
關於“基於完整同態加密的有效面部信息加密和驗證方案”在科學報告中發表了一種方法，提出了一種解決面部生物識別技術的完全同型加密的效率，準確性和安全挑戰的方法。該論文是由Changchun科學技術大學的研究人員撰寫的，中國的Huayin Ordnance測試中心。
研究人員確定了三個符合性加密的依從性的三個障礙，從高維面部特徵的實際體積迅速擴展超出了實際體積的迅速擴展。他們指出，Enisa記錄的2024年審核中的失敗率為83％。還必須開發安全機制，以防止IND-CPA（在選定的plaintext攻擊下沒有可區分性）和IND CCA2（在自適應選擇的密文中攻擊下的不可區分性）攻擊與該攻擊NIST SP 800-57關鍵管理指南的標準和ISO 19772用於身份驗證的加密。
為了解決這些問題，他們建議使用面部數據完整性驗證方案（HEFDIVS）進行混合加密。該方案採用了降低尺寸的降低，這在密文計算時間方面提高了89％。它還利用組合SM2和SM4的混合加密算法來防止上述複雜的攻擊。
根據論文，所得系統的平均準確率分別達到95.45％和96.98％的LFW和FACES94生物識別數據集。
同構加密在市場上應用於由Privasea，它以IEEE標准出現，但是到目前為止，該技術的懷疑論者似乎比其客戶的數量超過了客戶。
文章主題
||||
