Aplicação do esquema homomórfico CKKS em reconhecimento facial: uma abordagem cliente-servidor

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2026
Autor(a) principal: Souza, Marcelo Cirilo de
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertacoes da USP
Universidade de São Paulo
Instituto de Matemática, Estatística e Ciência da Computação
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Link de acesso: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-06052026-164135/
Resumo: A proteção da privacidade em sistemas de reconhecimento facial é um desafio crítico, especialmente quanto ao armazenamento e autenticação. Este trabalho apresenta uma solução segura e inspirada na ideia de Serengil (2021) para reconhecimento facial, baseada no esquema de criptografia homomórfica CKKS, que permite a comparação de imagens cifradas em ambiente cliente-servidor sem comprometer a privacidade dos dados biométricos. O objetivo central é permitir que imagens faciais sejam comparadas sem necessidade de decriptação, assegurando que o servidor não tenha acesso ao conteúdo das imagens processadas. Para tanto, foi implementado um pipeline que realiza a extração de embeddings faciais, sua criptografia por meio do CKKS através da biblioteca TenSEAL em Python, e a subsequente comparação homomórfica para fins de autenticação. O sistema foi avaliado quanto à escalabilidade, desempenho e acurácia, empregando variações nos parâmetros criptográficos. Os testes foram realizados com bases de dados contendo até 2.561 imagens criptografadas, demonstrando viabilidade técnica e segurança da abordagem. Os resultados indicam que o tempo de processamento cresce linearmente com o número de imagens, sem ocorrência de falsos positivos ou negativos. Ademais, confirmou-se que o desempenho da encriptação e decriptação em relação ao grau do polinômio utilizado no anel não apresenta comportamento linear, conforme previsto na literatura. A proposta se mostra promissora em cenários críticos como investigações criminais, autenticação em nuvem e controle de acesso, contribuindo para o avanço de soluções seguras em biometria facial.
id USP_80ec07edb62d4a42c6b335642ebfba98
oai_identifier_str oai:teses.usp.br:tde-06052026-164135
network_acronym_str USP
network_name_str Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
repository_id_str
spelling Aplicação do esquema homomórfico CKKS em reconhecimento facial: uma abordagem cliente-servidorApplication of the CKKS homomorphic encryption scheme in facial recognition: a client-server approachCKKSCriptografia homomórficaReconhecimento facialTenSEALCKKSFacial recognitionHomomorphic encryptionTenSEALA proteção da privacidade em sistemas de reconhecimento facial é um desafio crítico, especialmente quanto ao armazenamento e autenticação. Este trabalho apresenta uma solução segura e inspirada na ideia de Serengil (2021) para reconhecimento facial, baseada no esquema de criptografia homomórfica CKKS, que permite a comparação de imagens cifradas em ambiente cliente-servidor sem comprometer a privacidade dos dados biométricos. O objetivo central é permitir que imagens faciais sejam comparadas sem necessidade de decriptação, assegurando que o servidor não tenha acesso ao conteúdo das imagens processadas. Para tanto, foi implementado um pipeline que realiza a extração de embeddings faciais, sua criptografia por meio do CKKS através da biblioteca TenSEAL em Python, e a subsequente comparação homomórfica para fins de autenticação. O sistema foi avaliado quanto à escalabilidade, desempenho e acurácia, empregando variações nos parâmetros criptográficos. Os testes foram realizados com bases de dados contendo até 2.561 imagens criptografadas, demonstrando viabilidade técnica e segurança da abordagem. Os resultados indicam que o tempo de processamento cresce linearmente com o número de imagens, sem ocorrência de falsos positivos ou negativos. Ademais, confirmou-se que o desempenho da encriptação e decriptação em relação ao grau do polinômio utilizado no anel não apresenta comportamento linear, conforme previsto na literatura. A proposta se mostra promissora em cenários críticos como investigações criminais, autenticação em nuvem e controle de acesso, contribuindo para o avanço de soluções seguras em biometria facial.Privacy protection in facial recognition systems remains a critical challenge, particularly concerningata storage and authentication. This study presents a secure solution inspired by the work of Serengil (2021), employing the CKKS homomorphic encryption scheme to enable encrypted image comparison in a clientserver architecture without compromising biometric data privacy. The primary objective is to allow facial authentication without decryption, ensuring that the server has no access to the content of the processed images. To achieve this, a pipeline was implemented to extract facial embeddings, encrypt them using CKKS via the TenSEAL libraryin Python, and perform homomorphic comparisons for authentication purposes. The system was evaluated in terms of scalability, performance, and accuracy, using different cryptographic parameter configurations. Experiments were conducted on encrypted datasets containing up to 2,561 images, demonstrating the technical feasibility and security of the proposed approach. Results indicate a linear increase in processing time relative to the number of images, with no false positives or negatives observed. Furthermore, the performance of encryption and decryption operations was found to be non-linear with respect to the polynomial modulus degree, aligning with theoretical expectations. The proposed solution proves promising for critical applications such as criminal investigations, cloud-based authentication, and access control, contributing to the advancement of secure facial biometric technologies.Biblioteca Digitais de Teses e Dissertacoes da USPUniversidade de São PauloInstituto de Matemática, Estatística e Ciência da ComputaçãoTerada, RoutoSouza, Marcelo Cirilo de2026-03-042026-05-06info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttps://teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-06052026-164135/doi:10.11606/D.45.2026.tde-06052026-164135Liberar o conteúdo para acesso público.info:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USPinstname:Universidade de São Paulo (USP)instacron:USP2026-05-06T19:57:04Zoai:teses.usp.br:tde-06052026-164135Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://www.teses.usp.br/PUBhttp://www.teses.usp.br/cgi-bin/mtd2br.plvirginia@if.usp.br|| atendimento@aguia.usp.br||virginia@if.usp.bropendoar:27212026-05-06T19:57:04Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP - Universidade de São Paulo (USP)false
dc.title.none.fl_str_mv Aplicação do esquema homomórfico CKKS em reconhecimento facial: uma abordagem cliente-servidor
Application of the CKKS homomorphic encryption scheme in facial recognition: a client-server approach
title Aplicação do esquema homomórfico CKKS em reconhecimento facial: uma abordagem cliente-servidor
spellingShingle Aplicação do esquema homomórfico CKKS em reconhecimento facial: uma abordagem cliente-servidor
Souza, Marcelo Cirilo de
CKKS
Criptografia homomórfica
Reconhecimento facial
TenSEAL
CKKS
Facial recognition
Homomorphic encryption
TenSEAL
title_short Aplicação do esquema homomórfico CKKS em reconhecimento facial: uma abordagem cliente-servidor
title_full Aplicação do esquema homomórfico CKKS em reconhecimento facial: uma abordagem cliente-servidor
title_fullStr Aplicação do esquema homomórfico CKKS em reconhecimento facial: uma abordagem cliente-servidor
title_full_unstemmed Aplicação do esquema homomórfico CKKS em reconhecimento facial: uma abordagem cliente-servidor
title_sort Aplicação do esquema homomórfico CKKS em reconhecimento facial: uma abordagem cliente-servidor
author Souza, Marcelo Cirilo de
author_facet Souza, Marcelo Cirilo de
author_role author
dc.contributor.none.fl_str_mv Terada, Routo
dc.contributor.author.fl_str_mv Souza, Marcelo Cirilo de
dc.subject.por.fl_str_mv CKKS
Criptografia homomórfica
Reconhecimento facial
TenSEAL
CKKS
Facial recognition
Homomorphic encryption
TenSEAL
topic CKKS
Criptografia homomórfica
Reconhecimento facial
TenSEAL
CKKS
Facial recognition
Homomorphic encryption
TenSEAL
description A proteção da privacidade em sistemas de reconhecimento facial é um desafio crítico, especialmente quanto ao armazenamento e autenticação. Este trabalho apresenta uma solução segura e inspirada na ideia de Serengil (2021) para reconhecimento facial, baseada no esquema de criptografia homomórfica CKKS, que permite a comparação de imagens cifradas em ambiente cliente-servidor sem comprometer a privacidade dos dados biométricos. O objetivo central é permitir que imagens faciais sejam comparadas sem necessidade de decriptação, assegurando que o servidor não tenha acesso ao conteúdo das imagens processadas. Para tanto, foi implementado um pipeline que realiza a extração de embeddings faciais, sua criptografia por meio do CKKS através da biblioteca TenSEAL em Python, e a subsequente comparação homomórfica para fins de autenticação. O sistema foi avaliado quanto à escalabilidade, desempenho e acurácia, empregando variações nos parâmetros criptográficos. Os testes foram realizados com bases de dados contendo até 2.561 imagens criptografadas, demonstrando viabilidade técnica e segurança da abordagem. Os resultados indicam que o tempo de processamento cresce linearmente com o número de imagens, sem ocorrência de falsos positivos ou negativos. Ademais, confirmou-se que o desempenho da encriptação e decriptação em relação ao grau do polinômio utilizado no anel não apresenta comportamento linear, conforme previsto na literatura. A proposta se mostra promissora em cenários críticos como investigações criminais, autenticação em nuvem e controle de acesso, contribuindo para o avanço de soluções seguras em biometria facial.
publishDate 2026
dc.date.none.fl_str_mv 2026-03-04
2026-05-06
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/masterThesis
format masterThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv https://teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-06052026-164135/
doi:10.11606/D.45.2026.tde-06052026-164135
url https://teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-06052026-164135/
identifier_str_mv doi:10.11606/D.45.2026.tde-06052026-164135
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.rights.driver.fl_str_mv Liberar o conteúdo para acesso público.
info:eu-repo/semantics/openAccess
rights_invalid_str_mv Liberar o conteúdo para acesso público.
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.publisher.none.fl_str_mv Biblioteca Digitais de Teses e Dissertacoes da USP
Universidade de São Paulo
Instituto de Matemática, Estatística e Ciência da Computação
publisher.none.fl_str_mv Biblioteca Digitais de Teses e Dissertacoes da USP
Universidade de São Paulo
Instituto de Matemática, Estatística e Ciência da Computação
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
instname:Universidade de São Paulo (USP)
instacron:USP
instname_str Universidade de São Paulo (USP)
instacron_str USP
institution USP
reponame_str Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
collection Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
repository.name.fl_str_mv Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP - Universidade de São Paulo (USP)
repository.mail.fl_str_mv virginia@if.usp.br|| atendimento@aguia.usp.br||virginia@if.usp.br
_version_ 1865492700513435648