多年来的同态加密一直保持着难以捉摸的承诺，最近的研究和发展继续表明，该技术的实用版本并不遥远。
关于“基于完整同态加密的有效面部信息加密和验证方案”在科学报告中发表了一种方法，提出了一种解决面部生物识别技术的完全同型加密的效率，准确性和安全挑战的方法。该论文是由Changchun科学技术大学的研究人员撰写的，中国的Huayin Ordnance测试中心。
研究人员确定了三个符合性加密的依从性的三个障碍，从高维面部特征的实际体积迅速扩展超出了实际体积的迅速扩展。他们指出，Enisa记录的2024年审核中的失败率为83％。还必须开发安全机制，以防止IND-CPA（在选定的plaintext攻击下没有可区分性）和IND CCA2（在自适应选择的密文中攻击下的不可区分性）攻击与该攻击NIST SP 800-57关键管理指南的标准和ISO 19772用于身份验证的加密。
为了解决这些问题，他们建议使用面部数据完整性验证方案（HEFDIVS）进行混合加密。该方案采用了降低尺寸的降低，这在密文计算时间方面提高了89％。它还利用组合SM2和SM4的混合加密算法来防止上述复杂的攻击。
根据论文，所得系统的平均准确率分别达到95.45％和96.98％的LFW和FACES94生物识别数据集。
同构加密在市场上应用于由Privasea，它以IEEE标准出现，但是到目前为止，该技术的怀疑论者似乎比其客户的数量超过了客户。
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