Authentication and authorization of a user's identity are generally done by the service providers or identity providers. However, these centralized systems limit the user's control of their own identity and are prone to massive data leaks due to their centralized nature. We propose a blockchain-based identity management system to authenticate and authorize users using attribute-based access control policies and privacy-preserving algorithms and finally returning the control of a user's identity to the user. Our proposed system would use a private blockchain, which would store the re-certification events and data access and authorization requests for users' identities in a secure, verifiable manner, thus ensuring the integrity of the data. This paper suggests a mechanism to digitize documents such as passports, driving licenses, electricity bills, etc., issued by any government authority or other authority in an immutable and secure manner. The data owners are responsible for authenticating and propagating the users' identities as and when needed using the OpenID Connect protocol to enable single sign-on. We use advanced cryptographic algorithms to provide pseudonyms to the users, thus ensuring their privacy. These algorithms also ensure the auditability of transactions as and when required. Our proposed system helps in mitigating some of the issues in the recent privacy debates. The project finds its applications in citizen transfers, inter-country service providence, banks, ownership transfer, etc. The generic framework can also be extended to a consortium of banks, hospitals, etc.


翻译:用户身份的验证和授权通常由服务提供者或身份提供者进行。然而,这些中央系统限制了用户对自身身份的控制,并因其集中性质而容易发生大量数据泄漏。我们建议采用基于属性的出入控制政策和隐私保护算法,对用户进行认证和授权,最后将用户身份的控制权还给用户。我们提议的系统将使用一个私人链条,以安全、可核查的方式存储用户身份的再认证事件和数据存取及授权请求,从而确保数据的完整性。本文建议了将护照、驾驶执照、电费单等文件数字化的机制。我们提议采用一个基于链条的身份管理系统,以便使用基于属性的出入控制政策和隐私的算法,授权用户使用基于属性的出入控制算法,最终将用户身份的控制权归还给用户。我们提议的系统将使用“开放国际连接协议”进行认证和宣传,以便进行单一签名。我们使用的高级加密算法可以向用户提供假名,从而确保用户的隐私。这些算法还确保护照、驾驶执照、电单等文件的数字化,以及任何政府当局或其他当局以不可变更和安全的方式签发;数据所有人还负责验证和在各国之间的交易中找到。

0
下载
关闭预览

相关内容

强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
168+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
99+阅读 · 2019年10月9日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
VCIP 2022 Call for Special Session Proposals
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年4月1日
IEEE ICKG 2022: Call for Papers
机器学习与推荐算法
3+阅读 · 2022年3月30日
ACM MM 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
5+阅读 · 2022年3月29日
IEEE TII Call For Papers
CCF多媒体专委会
3+阅读 · 2022年3月24日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Workshop
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年12月20日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Industry Talk2
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年7月29日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Industry Talk1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年7月28日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2008年12月31日
Advances and Open Problems in Federated Learning
Arxiv
18+阅读 · 2019年12月10日
VIP会员
相关资讯
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
VCIP 2022 Call for Special Session Proposals
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年4月1日
IEEE ICKG 2022: Call for Papers
机器学习与推荐算法
3+阅读 · 2022年3月30日
ACM MM 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
5+阅读 · 2022年3月29日
IEEE TII Call For Papers
CCF多媒体专委会
3+阅读 · 2022年3月24日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Workshop
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年12月20日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Industry Talk2
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年7月29日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Industry Talk1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年7月28日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2008年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员