본 논문에서는 바이오인식 시스템에 있어서, 바이오인식 정보와 개인식별 정보가 결합되어 운영되는 상황에서 바이오인식정보 제공자의 개인정보를 보호 할 수 있는 방안에 대해서 다룬다. 암호를 이용한 개인인증과 같은 단순한 개인인증 방법의 단점으로 지적되어온 타인에 의한 도용 등의 단점을 극복하고자, 개인마다 타고난 신체적 행동적 특성을 이용하는 바이오인식시스템은 바이오인식 정보자체가 또 다른 개인정보의 하나이며, 더욱이 이들 정보가 개인을 식별할 수 있는 다른 정보들과 결합하여 사용될 경우, 특정개인을 식별할 수 있는 유일식별자로 사용될 수 있는 관계로 이들의 생성, 저장, 전송에 있어서 안정적인 보호 수단이 요구 되고 있다. 이에 본 연구에서는 이와 관련된 X9.84 표준을 확장하여 바이오인식 정보와 결합되어 사용되는 개인식별 정보를 포함하여 이들의 저장과 이송에 있어서, 기밀성과 무결성을 보장할 수 있도록 ASN.1으로 표현되는 표준 포맷을 정의하고 이를 구현함으로서 그 유용성을 보였다.
본 논문의 목적은 다중 생체 인식을 위하여 사용되는 다양한 정규화함수와 결합 및 패턴 분류 알고리즘들의 성능을 비교 평가하는 것이다. 이를 위하여 NIST에서 제공하는 유사도 집합인 BSSR(Biometric from Set-Releasel) 데이터베이스와 다양한 정규화함수, 결합 및 패턴 분류 알고리즘을 이용하여 실험을 수행하였으며, HTER(Half Total Error Rate)을 이용한 평가 결과를 제시하고 있다. 본 연구는 단일 데이터베이스와 평가 항목을 이용한 평가 결과를 제시함으로써 다중 생체 인식시스템의 성능 개선 연구를 위한 토대가 될 수 있다.
모바일 보안의 증가에 따라, 지식에 근거한 사용자 이름, 패스워드 방식의 개인 인증에 대한 실패를 경험한 사용자들은 개인 식별과 인증에서 손 형상, 지문 인식, 목소리와 같은 생체 정보를 사용하는 것을 더욱 선호하게 되었다. 그러므로 모바일 보안을 위해 개인 식별과 인증에서 생체 인증을 사용하는 것은 인터넷 상에서 고객과 판매자들 모두에게 신뢰성을 준다. 본 연구는 개인 식별과 인증을 위해 iphone4와 galaxy s2의 모바일 폰 영상으로부터 손형상, 손 바닥 특징, 손가락 길이와 너비 등의 손 생체 정보를 인식하는 시스템을 개발한다. 본 연구의 손 생체 정보인식 시스템은 영상 획득, 전처리, 잡음 제거, 표준 특징패턴 추출, 개별 특징패턴 추출 그리고 손 생체 정보 인식의 6가지 단계로 구성한다. 실험에서 사용한 입력 데이터는 50명의 실험자의 손 형상 영상과 손 바닥 영상으로 구성한 250장의 데이터에 대한 평균 인식률은 93.5%이다.
Multi-modal biometric system can use another biometric trait in the case of having deficiency at a biometric trait. It also has an advantage of improving the performance of personal identification by using multiple biometric traits, so studies on new biometric traits have continuously been performed. The inner face of finger is a relatively new biometric trait. It has two major features of knuckle lines and wrinkles, which can be used as discriminative features. This paper proposes a finger identification method based on displacement vector to effectively process some variation appeared in contactless hand image. At first, the proposed method produces displacement vectors, which are made by connecting corresponding points acquired by matching each pair of local block. It then recognize finger by measuring the similarity among all the detected displacement vectors. The experimental results using pubic CASIA hand image database show that the proposed method may be effectively applied to personal identification.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제27권2호
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pp.1-21
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2020
The purpose of this study is to investigate the behavioral factors affecting the security attitude and intention to use biometrics password based on the protection motivation theory. This study also investigates security awareness training to understand trust, privacy, and security vulnerability regarding biometric authentication password. This empirical analysis reveals security awareness training boosts the protection motivational factors that affect on the behavior and intention of using biometric authentication passwords. This study also indicates that biometric authentication passwords can be used when the overall belief in a biometric system is present. After all, security awareness training enhances the belief of biometric passwords and increase the motivation to protect security threats. The study will provide insights into protecting security vulnerability with security awareness training.
최근 스마트폰 기술의 빠른 발전과 핀테크의 등장으로 스마트폰은 더욱 많은 민감한 정보를 다루게 되었다. 이 같은 민감한 정보를 안전하게 보호하는 수단으로 바이오인식 기술이 적용된 다양한 기기들이 출시되고 있으나, 바이오인식 시스템 설계 시 보안을 고려하지 않을 경우 잠재적인 취약점이 존재할 수 있다. 이에 본 논문에서는 잠재적인 취약점의 분석을 통해 스마트폰 상의 바이오인식 시스템 설계 과정에서 주의할 점을 분류하고, 이를 해결하기 위한 설계 요구사항을 제시한다. 또한, 설계 요구사항을 종합하여 안전한 스마트폰 바이오인식시스템 설계를 위한 프레임워크를 제시한다.
생체정보는 저장, 암기, 손실 우려가 없고 도용이 불가능하다는 점에서 패스워드, PKI 등 기존 인증 방법의 대체수단으로 주목받고 있지만, 개인정보 유출로 인한 프라이버시 침해가 발생한다. 이러한 취약점을 극복하고자 FIDO에서는 생체정보를 사용자 디바이스에 보존하여 인증하는 방식을 사용하여 서버에서의 개인정보 유출 문제를 해결하였다. 본 논문에서는 국내 외에서 활발히 연구되고 있는 FIDO 환경에서 사용할 수 있는 다중 생체정보 인증 방법을 제안한다. 다중생체정보를 이용하기 위해 지문과 뇌전도 신호를 뇌지문 정보를 생성하여 이를 FIDO 시스템에서 사용할 수 있는 방법을 제안한다. 제안 방법은 현재 기존 2-Factor 인증 체계의 한계로 인한 문제점을 다중 생체정보를 이용한 인증으로 해결할 수 있다.
과거 흔히 사용되던 보안시스템은 단순한 숫자 비밀번호를 이용한 방법이다. 이를 보완하기 위해 생체정보를 사용하는 보안시스템이 나왔지만, 생체정보의 일부분을 이용한 방법이 대부분이고 사용 장소 역시 국한적이다. 이는 도용 및 도난에 노출되어 매우 낮은 신용도를 갖게 되고, 개인정보 유출 같은 2차 범죄로 이어지고 있다. 이러한 이유에서 개인의 고유한 생체정보를 이용한 보안시스템의 개발이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 입력된 얼굴영상과 홍채 분석을 사용한 보안시스템을 제안한다. 제안시스템에서 영상분석시 얼굴의 특징점 뿐만 아니라 홍채의 특징을 구하여 특정 인물을 식별한다. 출입구에서 RFID태그를 사용하여 대상을 인증한 후, 카메라를 통하여 획득한 사용자 이미지로부터 특징 정보를 추출하고 시스템에 등록된 정보와 유사도를 비교하여 최종 인증한다.
A biometric system determines the identity of a person by measuring physical features that can distinguish that person from others. Since biometric features have many variations and can be easily corrupted by noises and deformations, it is necessary to apply machine learning techniques to treat the data. When applying the conventional machine learning methods in designing a specific biometric system, however, one first runs into the difficulty of collecting sufficient data for each person to be registered to the system. In addition, there can be an almost infinite number of variations of non-registered data. Therefore, it is difficult to analyze and predict the distributional properties of real data that are essential for the system to deal with in practical applications. These difficulties require a new framework of identification and verification that is appropriate and efficient for the specific situations of biometric systems. As a preliminary solution, this paper proposes a simple but theoretically well-defined method based on a statistical test theory. Our computational experiments on real-world data show that the proposed method has potential for coping with the actual difficulties in biometrics.
바이오인식 시스템은 변하지 않는 고유의 특성으로 인하여 범죄를 포함한 다양한 분야에서 널리 사용되고 있다. 그러나 바이오인식정보가 불법 사용자에게 누설되었을 때 많은 문제점을 지니고 있다. 본 논문에서는 지문과 얼굴 정보를 보호하기 위하여 실수형 오류정보 부호 코드화를 수행하는 실수형 퍼지 볼트를 이용한 다중 바이오 인식 시스템을 개발한다. 제안된 방법은 실수형 퍼지볼트를 이용함으로써 분실시 재생성할 수 없는 지문 및 얼굴 특징값과 달리 개인 킷값을 수시로 변경할 수 있다는 장점과 두 가지 바이오정보를 융합함으로써 보안이 강화된 바이오인식 시스템을 구현할 수 있다는 장점이 있다. 제안된 방법의 타당성을 검증하기 위하여 실험한 결과 기존 방법에 비하여 우수한 결과를 나타냈다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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