保护隐私的生物识别

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随着包括人脸识别在内的生物识别被广泛应用,隐私泄露问题逐渐引起人们的广泛关注。我们比以往更迫切地需要了解生物识别技术的原理是什么,以及如何构造保护隐私的生物识别技术,让生物特征变得像密码一样可以修改,实现生物特征领域的公钥签名机制。

生物识别的基本原理:为什么 1:N 识别难度远大于 1:1 验证?

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在日常生活中,身份认证的场景随处可见,比如门禁、考勤打卡、交易支付、交通出行等。通常身份认定的方式基本上是三类:一是基于你知道的信息,例如密码和口令;二是基于你拥有的东西,比如说U盾、身份证等;三是基于你的生物特征,包括指纹、人脸、虹膜、掌经脉、声纹、步态、足迹等身份特征。

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生物特征比对方式,一般来说有两种。一种是验证,也称之为 1:1 的比对。二是识别,也称之为 1:N 的比对:

  • 验证,是看这个人是不是他所宣称的人,例如手机解锁、去机场做身份证和人脸的核验等,都是属于 1:1 的验证问题,这相对比较容易。
  • 识别,是 1:N 的问题,要回答的是这个人是谁。他可能没有证件,或者你不相信他是他宣称的人,只根据生物特征来进行识别身份。在黑名单查询等,这类应用就是一个 1:N 识别的问题,而且随着库容增大,会变得更加困难。
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生物识别系统是用相似度来进行比对的,也就是衡量输入的相似程度来取一个阈值,如果说相似度高于这个阈值就接受,如低于这个阈值就不通过。如果说把相似度分数画下来,一个真的比对分数是比较高的,通常会在偏右的一方。如果说是错误比对,分数会比较低,在左边一方。但是他们可能有重叠。因为有重叠,所以系统会犯两种错误:

  • 错比(false match/false accept):把不同的人当成同一个人。
  • 漏比(false nonmatch/false reject):把同一个人当成不同的人。

1:N 的问题会比 1:1 的问题要困难很多。对于上面两类错误,我们可以用下面这个公式估算 1:N 的系统和 1:1 的系统的错误率。

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下标N是指有 N 个人的 1:1 的识别,可以看到两类系统漏比率基本相当,而错比率 1:N 系统近似于是 1:1 系统的 N 倍。比如说 1 亿人的库的比对,和 1 万人的库的比对,可以说难度完全不同,几乎不是同一个问题。
针对这一点,在实际的应用中,参数选取是不同的。比如一些对安全性要求比较高的应用,对错比的控制要求非常高,但是漏了一点不要紧。而在有一些应用当中,因为有指纹专家人工核验,错一点不要紧,反而不希望漏比。大部分的应用在两者之间,具体是什么样的参数,在实际应用当中需要根据具体应用情况来确定。

从技术角度看,如何设计保护隐私的生物识别系统?

生物识别的隐私泄露比账号密码泄露的严重得多,和密码不同,生物特征一旦泄露就很难更改,所以对生物识别系统的安全的考量要比一般的账号密码要更高。

一般来讲,无论是 1:1 系统还是 1:N 系统,都要通过一个基本的流程:采集、特征提取、比对、输出结果,给定是通过还是拒绝。而在这样系统中每一个环节,都有不同的攻击方式如下:

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那么,设计保护隐私的生物识别系统要满足怎样的性质?这一点业界有很多的讨论,并没有一个完整的共识,但是以下三点需要被满足:

  • 第一,不可逆。用户的原始特征和采集到的模板,都被认为是用户的隐私信息,都应该被保护,而我们用来比对的是变换的特征,并存在数据库里。不可逆指的是,在指定比对特征的情况下,恢复原始的特征模板是非常困难的,最好是不能恢复的。

  • 第二,可撤销。这一点可以参照密码的使用,比如说账号密码泄露后,我们是可以修改密码的。在生物特征当中,我们也希望可以做到这一点,一旦某一个模板泄露,我可以安全注销,然后签发一个新模板,这样就使得使用生物识别的方式和我们使用密码的方式一样可撤销。

  • 第三,非关联性。我们希望用户有不同的生物识别应用,彼此之间并不关联,比如说有小区门禁的应用,支付的应用等等,并不交叉认证,这是非关联性的一个最基本的要求。

因此可以看到,保护隐私的生物识别是比较困难的问题,而现有系统很难达到。那我们通过什么途径去才能构造保护隐私的生物识别技术,才能达到上面的三个性质呢?

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核心的问题其实是对特征模板做保护。保护有两类,一类是通过对特征做某种变换,从而达到保护的目的;另一类是与密码系统相结合,可以构建一种生物密钥系统。构造保护隐私的生物识别技术还是一项在进行中的工作,目前有四个主要的方向:Salting,不可逆变换,Biometric Key,以及 Key-binding 生物密钥系统

这四类实现方式在安全性来源、存储和比对精度的不同。

安全性来源方面:第一种 Salting 的安全性来自于密钥是秘密的;第二种不可逆变换的安全性来自于函数的不可逆性;第三种生成密钥,它的安全性主要取决于多少信息被保留下来,放弃了多少信息;在第四种生物密钥中,则取决于辅助信息设计等。
存储来看:在 Salting 的做法下,它是存了一个变换后的模板和一个 Key。在不可逆的变换下,它存储这个变换后的模板也存了一个 Key。在密钥生成模式下,没有存这个 Key,只存了变换的值。在生物密钥系统下,可以存一些辅助信息等等。后两种情况下,原始模板都没有被保存。
比对精度方面:在 Salting 做法下,可以变换到跟原来模板同样的空间来做比对。在不可逆变换下,可能也是在原始变换空间内做比对。在密钥生成和密钥绑定的系统下,都可以使用纠错码来实现一定的纠错,然后再进行对比。

这几种方向都是值得探索的,特别是生物密钥系统和生物密钥绑定和生成这两种方法,有天生不用存密钥的优势,可以用来做一些真正保护隐私的识别。这是一个非常吸引人的方向,其中有很多问题都可以被转化为应用数学的问题,同时也是一个比较大的空白领域,有非常多激动人心的问题,需要业界共同努力进一步解决。

墨奇科技也将继续致力于为数十亿人提供保护隐私、安全可靠的下一代身份识别和认证服务,研发先进的人工智能技术来自动化地处理机器知识,最终增强人类处理信息的能力。

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