具隐私性的群组成员验证:稀疏还是稠密?
密码学与安全
2020-02-25 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
群组成员验证检查某生物特征是否对应于组内某一成员,而不泄露该成员身份。近期研究通过联合使用两种机制为群组成员协议提供隐私性:将模板量化为离散嵌入,以及将若干模板聚合成一个组表示。然而,该方案有一缺陷:表示组的数据结构大小有限,在聚合众多模板时无法识别含噪查询。此外,嵌入的稀疏性似乎对验证性能起着关键作用。本文提出一个群组成员验证的数学模型,可揭示稀疏性对安全性、紧凑性与验证性能的影响。该模型弥合了通向对含噪查询鲁棒的 Bloom 滤波器的鸿沟。结果表明,除非查询几乎无噪声,否则稠密方案更具竞争力。
引用
@article{arxiv.2002.10362,
title = {Group Membership Verification with Privacy: Sparse or Dense?},
author = {Marzieh Gheisari and Teddy Furon and Laurent Amsaleg},
journal= {arXiv preprint arXiv:2002.10362},
year = {2020}
}