Е nt a Х b о r о t t ех n о L о giyalari univ е rsit е ti «Axborot Xavfsizligini Ta’minlash»

Yashirin autentifikatsiya va xususiy tenglikni sinash 
Xavfsiz biometrik ma’lumotlar tabiati va ulardan qanday foydalanish 
mumkinligi sababli sezgir. Yashirin autentifikatsiya qilish parollardan 
foydalanishda odatiy holdir, chunki foydalanuvchi parolni bilmasdan uni ochib 
bermasdan isbotlashi mumkin. Shu bilan birga, bitta odamning ikkita biometrik 
o‘lchovi farq qilishi mumkin va bu biometrik o‘lchovlarning noaniqligi, aniq 
autentifikatsiya protokollarini biometrik sohada foydasiz qiladi. 
Shunga o‘xshab, ikkita tenglik sinovlari o‘tkaziladi, bu erda ikkita qurilma 
yoki sub’ektlar bir-biriga yoki boshqa biron bir qurilmaga yoki biron bir narsaga 
taqdim qilmasdan o‘zlarining qiymatlari bir xilligini tekshirishni istaydilar va 
yaxshi echimlar nashr etildi. Biroq, bitta odamning ikkita biometriyasi teng 
bo‘lmasligi mumkinligi sababli, ushbu protokollar biometrik sohada ham 
samarasiz. Masalan, agar ikkita qiymat its bit bilan farq qilsa, partiyalardan biri 
tekshirish uchun nomzodning 2τ qiymatini k
o‘rsatishi kerak bo‘lishi mumkin. 
Gomomorfik shifrlash 
Xususiy biometrikani joriy etishdan oldin biometrik metodlar moslashtirish 
uchun ochiq matnli qidiruvdan foydalanishni talab qilar edi, shuning uchun har bir 
biometrik qidiruv jarayonining bir nuqtasida ko‘rinadigan (shifrlanmagan) bo‘lishi 
kerak edi. Shunga o‘xshash ma’lumotlarni shifrlangan ma’lumotlar bazasida 
o‘tkazish foydalidir. 
Shifrlash mosligi odatda bir tomonlama shifrlash algoritmlari yordamida 
amalga oshiriladi, ya’ni shifrlangan ma’lumotlarga ko‘ra asl ma’lumotlarga kirish 
mexanizmi yo‘q. Umumiy bir tomonlama shifrlash algoritmlari MD5 va SHA-512. 
Biroq, bu algoritmlar gomomorfik emas, ya’ni shifrlangan ma’lumotlarning ikkita 
namunasini yaqinligini taqqoslash imkoniyati yo‘q va shu bilan taqqoslash uchun 
vosita yo‘q. Taqqoslashning iloji yo‘qligi, mashinada o‘rganishda har qanday 
tasniflash modelini qabul qilib bo‘lmaydi. 
Gomomorfik shifrlash – bu shifrlashning bir turi bo‘lib, hisoblashni 
shifrlangan matnda bajarishga imkon beradi va shu bilan shifrlangan o‘yin 
natijasini beradi. Bir tomonlama shifrlash yordamida shifrlangan maydonda mos 

---

18 
kelish eng yuqori darajadagi maxfiylikni ta’minlaydi. Bir tomonlama shifrlangan 
funktsiya vektorlarining foydali yuklari bilan parolni ochish kerak emas va 
kalitlarni boshqarish kerak bo‘lmaydi. 
Biometrik ma’lumotlarga gomomorfik shifrlashning istiqbolli usuli – bu 
xususiyat vektorlarini yaratish uchun mashinasozlik modellaridan foydalanish. 
Qora qutilarli modellar, masalan, neyron tarmoqlari uchun, ushbu vektorlar o‘z-
o‘zidan dastlabki ma’lumotlarni qayta tiklash uchun foydalana olmaydi va shuning 
uchun bir tomonlama shifrlashning bir shakli hisoblanadi. Shu bilan birga, 
vektorlar evklid bilan o‘lchanadi, shuning uchun vektorlar orasidagi o‘xshashlikni 
hisoblash mumkin. Ushbu jarayon biometrik ma’lumotlarni gomomorfik tarzda 
shifrlashga imkon beradi. 
Misol uchun, agar biz Evklid masofasi bilan yuzni aniqlashni hisobga olsak, 
neyron tarmoq yordamida yuzning ikkita tasvirini bir-biriga moslashtirsak, avval 
har bir yuz suzuvchi vektorga aylantiriladi, bu esa Google ning FaceNet holatida 
128 o‘lchamga teng. bu suzuvchi vektor o‘zboshimchalik bilan va uni asl yuziga 
qaytarib ishlab bo‘lmaydi. Darhaqiqat, keyinchalik neyron tarmoqdan matritsani 
ko‘paytirish yuzning vektoriga aylanadi, Evklid o‘lchoviga ega, ammo tanib 
bo‘lmaydi va biron bir rasmga qaytara olmaydi.