Seventh Sense 推出革命性的隐私保护面部公钥基础设施和 eID 解决方案

新加坡，SG，2024 年 9 月 10 日，CyberNewsWire

突破性技术集成了后量子密码学和 SSL 安全性，用于下一代基于人脸的 eID 解决方案和受人脸保护的数字公钥基础设施 (DPKI)

Seventh Sense 是先进网络安全解决方案的先驱，它宣布推出SenseCrypt ，这是一个革命性的新平台，为安全、隐私保护的身份验证树立了新标准。SenseCrypt 推出了首创的基于面部的公钥基础设施 (PKI) 和电子身份 (eID) 解决方案。

这项尖端创新将后量子密码术 (PQC)*（旨在抵御未来量子计算带来的安全威胁）与可保护全球网站的可信 SSL 技术相结合。随着对安全身份验证系统的需求不断增长，SenseCrypt 提供了一套全面的解决方案，可解决隐私和安全挑战。

转换二维码、人脸验证凭证和人脸保护加密

SenseCrypt 的核心是身份识别范式向加密领域的根本性转变。SenseCrypt eID 不使用传统的依赖存储和匹配生物特征识别的方法，而是利用加密和解密进行注册和身份验证，无需在任何地方存储公钥/私钥。这种专利方法将 eID 生成为加密的原始字节，称为 SensePrints，可以将其作为二维码打印在各种识别介质上，包括身份证、文件和出生证明，或存储在 NFC 芯片或数据库中。这项独特功能允许离线验证，使其适用于各种环境。

与市场上其他解决方案不同，生成的二维码不包含任何生物特征数据。这意味着，即使密钥被泄露，也不会有任何生物特征或个人身份信息 (PII) 受到威胁，从而大大减轻了与数据泄露相关的监管和合规负担。

无与伦比的验证准确性

SenseCrypt 的验证准确率在业界无与伦比，错误接受率 (FAR) 为 0，错误拒绝率 (FRR) 低于百分之一 (<1%)**。对于政府、身份证提供商和以安全为重点的组织而言，在每天进行数百万次验证的情况下，即使 FAR 低至百万分之一 (1e-06) 也是不可接受的。

SensePrints的基本功能包括：

隐私保护和非生物识别：不存储任何生物特征数据
生物特征可验证：只有 eID 持有者的面部才能解密 eID 属性
可撤销和可更新：可以使用同一张图像和相同的元数据生成多个 SensePrint。虽然用户无法更改自己的脸部，但他们可以更改自己的 SensePrint
离线可验证：SensePrints 可以完全离线验证
不可比对、不可链接：不存储任何生物特征数据，因此如果两个 SensePrint 属于同一个人，则无法进行比较和链接
群组验证功能：单个 SensePrint 可以验证多个用户
不可逆：缺乏生物识别技术可防止爬山攻击或面临再生攻击
不可否认：每个 SensePrint 都由发行者签名，允许通过发行者的根证书公钥进行验证

利用 Face PKI 提高安全性

虽然 SensePrint eID 要求持有人的脸部在每次交易时都出现，但 Face PKI 允许验证者在不看到持有人的脸部或处理任何生物特征的情况下进行交易。这是通过为特定目的（例如登录、eKYC 等）生成 Face 证书来实现的。这些证书是使用由受信任的发行人签名的脸部派生公钥的标准 X.509v3 证书。用户可以拥有任意数量的人脸证书，每个证书都有一个用于特定目的的唯一公钥。

Face PKI 不仅增强了传统的安全措施，而且还解锁了新的潜在用例，例如文件和文档签名、加密/解密、eKYC、无密码登录、存在证明、安全通信和多因素身份验证 (MFA)。

采用分布式账本技术协议 (DLT 协议) 的去中心化身份

SenseCrypt Face PKI 支持各种场景，但依赖于中央信任根。对于那些喜欢去中心化模型和身份钱包（自主主权身份）的人来说，SenseCrypt DLT 协议将 Face PKI 的所有功能带入区块链。

这种创新协议使发行人能够验证钱包持有人，而无需在区块链或钱包内传输或存储任何生物特征，从而通过零知识人脸证明确保用户隐私。同样，验证者会收到加密证明，证明钱包的合法所有者正在进行可验证的演示，而不是使用被盗钱包的人。

* 随着 NIST 于 2024 年 8 月发布 PQC 标准化，SenseCrypt Face PKI 同时支持 FIPS 203 – ML-KEM 标准和 FIPS 204 – ML-DSA 标准。https://www.whitehouse.gov/oncd/briefing-room/2024/08/13/fact-sheet-biden-harris-administration-continues-work-to-secure-a-post-quantum-cryptography-future/

** 根据超过 5000 万的专有身份数据集进行测量