Gradient-based facial encoding for key generation to encrypt and decrypt multimedia data

要約

パスワードに依存するセキュリティ システムは、忘れられたり、推測されたり、侵害されたりする可能性があります。
同様に、独立して動作する生体認証システムには、テンプレートのなりすましやリプレイ インシデントのリスクがあります。
このペーパーでは、これらの問題に対処するために顔認識技術を利用した生体暗号システムを紹介し、Advanced Encryption Standard (AES) を通じてさまざまな種類のファイルの暗号化と復号化を可能にします。
提案されたシステムは、方向勾配ヒストグラム (HOG) によって識別され、サポート ベクター マシン (SVM) を使用して分類された顔の特徴から派生した個別の 32 ビット暗号化キーを作成します。
HOG は、薄暗い照明の中でもエッジが揃った顔の特徴を効率的に識別し、信頼性の高い生体認証キーを生成できるようにします。
このキーは AES で使用され、テキスト、オーディオ、ビデオ ファイルなどのさまざまなデータ形式の暗号化と復号化が行われます。
この暗号化キーは、個人の特徴的な顔の特徴に基づいて生成されるため、攻撃者にとって再現したり推測したりするのは非常に困難です。
システムのセキュリティとパフォーマンスは、相関分析、シャノン エントロピー、正規化ハミング距離、25 種類のファイルに対する雪崩効果など、いくつかの指標を使用した実験を通じて検証されています。
提案されたシステムの潜在的な用途には、安全なファイル共有、オンライン トランザクション、データ アーカイブが含まれており、顔の生体認証の一意性と確立された AES 暗号化のセキュリティを統合することで、機密情報を保護するための強力で信頼できるアプローチとなります。

要約(オリジナル)

Security systems relying on passwords are vulnerable to being forgotten, guessed, or breached. Likewise, biometric systems that operate independently are at risk of template spoofing and replay incidents. This paper introduces a biocryptosystem utilizing face recognition techniques to address these issues, allowing for the encryption and decryption of various file types through the Advanced Encryption Standard (AES). The proposed system creates a distinct 32-bit encryption key derived from facial features identified by Histogram of Oriented Gradients (HOG) and categorized using Support Vector Machines (SVM). HOG efficiently identifies edge-aligned facial features, even in dim lighting, ensuring that reliable biometric keys can be generated. This key is then used with AES to encrypt and decrypt a variety of data formats, such as text, audio, and video files. This encryption key, derived from an individual’s distinctive facial traits, is exceedingly challenging for adversaries to reproduce or guess. The security and performance of the system have been validated through experiments using several metrics, including correlation analysis, Shannon entropy, normalized Hamming distance, and the avalanche effect on 25 different file types. Potential uses for the proposed system include secure file sharing, online transactions, and data archiving, making it a strong and trustworthy approach to safeguarding sensitive information by integrating the uniqueness of facial biometrics with the established security of AES encryption.

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