Modified Shamir Threshold Scheme for Secure Storage of Biometric Data

2026

Полный текст Открытый доступ: Gold Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.3390/computers15040228
Достоверность данных 70 средняя
Как считается эта оценка

Складывается из проверяемых признаков самой записи: есть ли у статьи DOI, сколько независимых источников подтвердили её данные, заполнены ли обязательные поля и насколько свежо последнее подтверждение. Снижают оценку расхождения между источниками и отсутствие идентификатора. Значение от 80 означает, что запись опубликована без дополнительной проверки; от 60 до 79 — что она опубликована с пониженной достоверностью и ручная проверка желательна. Запись, выверенную редактором вручную, пересчёт не опускает ниже 90. Это оценка наших данных о статье, а не оценка самой статьи.

Аннотация

The security of biometric data is a critical challenge in modern information security due to their uniqueness and non-revocability. Compromise of biometric characteristics leads to irreversible consequences; therefore, storing or transmitting them in plaintext is unacceptable. This paper addresses the confidentiality and integrity of fingerprint data using cryptographic protection methods. Considering the specific nature of biometrics, fingerprint features are used only to generate a cryptographic secret rather than being stored directly. To protect the derived secret, a modified threshold secret-sharing scheme based on non-positional polynomial notation and the Chinese Remainder Theorem is proposed. The method generates a cryptographic secret from fingerprint minutiae described by spatial coordinates and ridge orientation. Concatenating minutiae coordinates and converting them into binary form produces a unique value deterministically linked to a specific user. Compared to the classical Shamir scheme, the modified scheme reduces the computational complexity of secret reconstruction from O(n log2n) to O(k log k), decreases data storage requirements by 30–40% through compact polynomial remainders, and increases successful secret reconstruction by 12–15% in the presence of noise in biometric samples. The results show that the proposed algorithm can be effectively applied in biometric authentication systems to protect personal data in distributed environments. Security analysis confirms resistance to major attack classes and demonstrates practical applicability in real-world systems.