• 디지털융복합연구
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• 제16권1호
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• pp.159-164
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• 2018

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.

• 정보보호학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.115-127
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• 2006

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.

• 정보보호학회논문지
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• 제32권5호
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• pp.779-790
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• 2022

퍼지 추출기는 노이즈가 섞여 입력값이 항상 같지 않은 생체 데이터로 키를 생성하여 생체 정보 노출 없이 안전하게 인증을 수행하는 바이오-암호화 기술이다. 그러나 한 사용자가 생체 데이터를 여러 서버에 등록할 경우 퍼지 추출기의 인증 과정에서 키를 올바르게 추출하기 위해 공개되는 정보인 보조 데이터에 대한 다양한 공격으로 키가 노출될 수 있다. 따라서 여러 서버에 같은 사람의 생체 데이터를 등록해도 안전한 재사용 가능한 퍼지 추출기에 관한 연구가 많이 이루어지고 있으나, 현재까지 제시된 연구들은 키 길이가 늘어남에 따라 키를 복구하는 과정의 횟수가 점진적으로 증가하여 효율적이지 않고 보안성 높은 시스템에 적용하기 힘들다. 이에 본 논문에서는 키 길이가 늘어나도 인증 과정의 수행 횟수가 같거나 비슷한 LWE 기반의 효율적이고 재사용 가능한 퍼지 추출기를 설계하였고, 제안 기법이 Apon et al.[5]이 정의한 재사용의 안전성을 만족함을 보였다.

• 정보보호학회논문지
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• 제28권6호
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• pp.1427-1437
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• 2018

최근 생체 인증 시스템이 확대됨에 따라, 생체 정보를 이용하여 공개키 기반구조(Bio-PKI)에 적용하는 연구들이 진행 중이다. Bio-PKI 시스템에서는 공개키를 생성하기 위해 생체 정보로부터 암호학적 키를 생성하는 과정이 필요하다. 암호학적 키 생성 방법 중 특성 정보를 숫자로 정량화하는 기법은 데이터 손실을 유발하고 이로 인해 키 추출 성능이 저하된다. 이 논문에서는 다중 분류 모델을 이용하여 생체 정보를 분류한 결과를 이용하여 키를 생성하는 방법을 제안한다. 제안하는 기법은 특성 정보의 손실이 없어 높은 키 추출 성능을 보였고, 여러 개의 분류 모델을 이용하기 때문에 충분한 길이의 키를 생성한다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제14권5호
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• pp.1114-1135
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• 2018

A multiple classification system based on a new boosting technique has been approached utilizing different biometric traits, that is, color face, iris and eye along with fingerprints of right and left hands, handwriting, palm-print, gait (silhouettes) and wrist-vein for person authentication. The images of different biometric traits were taken from different standard databases such as FEI, UTIRIS, CASIA, IAM and CIE. This system is comprised of three different super-classifiers to individually perform person identification. The individual classifiers corresponding to each super-classifier in their turn identify different biometric features and their conclusions are integrated together in their respective super-classifiers. The decisions from individual super-classifiers are integrated together through a mega-super-classifier to perform the final conclusion using programming based boosting. The mega-super-classifier system using different super-classifiers in a compact form is more reliable than single classifier or even single super-classifier system. The system has been evaluated with accuracy, precision, recall and F-score metrics through holdout method and confusion matrix for each of the single classifiers, super-classifiers and finally the mega-super-classifier. The different performance evaluations are appreciable. Also the learning and the recognition time is fairly reasonable. Thereby making the system is efficient and effective.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제21권1호
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• pp.107-113
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• 2016

In this paper, by managing the biometric data is changed with the passage of time, a systematic and scientifically propose a framework to increase the bio-vector generation efficiency of the smart health care. Increasing the development of human life as a medicine and has emerged smart health care according to this. Organic and efficient health management becomes possible to generate a vector when the biological domain to the wireless communication infrastructure based on the measurement of the health status and to take action in accordance with the change of the physical condition. In this paper, we propose a framework to create a bio-vector that contains information about the current state of health of the person. In the proposed framework, Bio vectors may be generated by collecting the biometric data such as blood pressure, pulse, body weight. Biometric data is the raw data from the bio-vector. The scope of the primary data can be set to active. As the collecting biometric data from multiple items of the bio-recognition vectors may increase. The resulting bio-vector is used as a measure to determine the current health of the person. Bio-vector generating the proposed framework, it can aid in the efficiency and systemic health of healthcare for the individual.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제16권5호
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• pp.33-39
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• 2011

현대 사회에서는 기업의 의사결정에 있어 고객의 중요성이 지속적으로 증가되고 있으며, 정보통신 기술의 발전에 힘입어 컴퓨터상에서 효과적으로 주요 고객의 선호도를 측정하는 기법이 연구되고 있다. 그러나 이러한 선호도는 개인의 성향이 크게 반영되므로 명확하게 수치화하기 어렵고 측정 기준에 따라 모호한 결과가 산출되는 어려움이 있다. 따라서 본 논문에서는 측정된 생체정보를 이용하여 구성한 다중 감성모델을 기반으로 고객의 선호도를 평가하는 시스템을 제안하였다. 본 시스템은 여러 생체정보로 이루어진 다차원 벡터의 학습을 통하여 구조화된 감성모델을 이용하므로 동일한 기준을 적용하여 고객 선호도를 평가할 수 있다. 또한 특정 대상에 특화된 감성모델을 학습하여 정확도를 더 향상시키는 것도 가능하며 실험을 통하여 정확도의 향상을 보였다.

• 정보보호학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.125-133
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• 2009

사용자 인증을 위해 저장된 중요한 바이오정보가 타인에게 유출되어 도용된다면 패스워드나 PIN과 달리 변경이 불가능하므로 심각한 문제를 일으킬 수 있다. 따라서 타인에게 유출되더라도 재사용이 불가능하도록 하기 위하여 사용자의 바이오정보에 역변환이 불가능한 함수를 적용하여 저장하고 변환된 상태에서 인증과정을 수행할 수 있는 방법이 필요하다. 최근 바이오정보를 안전하게 보호하기 위해 암호학적 방법으로 연구되어지고 있는 퍼지볼트 이론을 지문정보에 적용하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 대부분의 연구들이 지문 특징점의 개수를 고려하지 않고 고정된 차수의 다항식을 선택하기 때문에 지문영상에서 특징점의 개수가 다항식의 차수보다 적을 경우 동작하지 못하는 문제점이 발생한다. 본 논문에서는 지문 퍼지볼트의 보안성과 인식성능을 향상시키기 위해서 다항식의 차수를 특징점의 개수에 따라 가변적으로 선택하는 방법을 제안한다. 특히, 낮은 차수의 다항식을 사용할 경우 두 개 이상의 서로 다른 다항식을 사용하여 보안성을 향상시킬 수 있다. 실험을 통하여 제안한 방법은 보안성과 인식성능이 향상되는 것을 확인하였다.

• 융합정보논문지
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• 제8권3호
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• pp.85-90
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• 2018

블록체인 기술은 분산된 신뢰구조를 제공하고, 위변조가 불가능한 시스템 구현이 가능하고, Smart Contract 등 이 가능하면서 인터넷 차세대 보안 기술로 발전하고 있다. 블록체인 기술이 차세대 보안기술로 부각되면서 무결성 뿐만 아니라 인증을 비롯하여 다양한 보안 서비스에 대한 연구가 진행되고 있다. 인터넷 기반의 다양한 서비스는 패스워드 기반의 사용자 인증으로 이루어지고 있지만 클라이언트나 네트워크에서 가로채기가 가능하고, 패스워드 정보가 저장된 서버가 해킹의 위험에 노출되어 있다. 따라서 무결성을 보장할 수 있는 블록체인 기반 기술과 OTP 기반의 안전한 인증 기법을 제안한다. 특히, 이중 인증(Two-Factor Authentication) 은 OTP 기반의 인증과 사용자가 가지고 있는 생체인증의 결합으로 패스워드 없이 안전한 인증이 가능하다. 제안기법은 인증에 필요한 생체정보를 식별할 수 없도록 다중 해시함수를 적용하여 트랜잭션을 생성하여 블록에 담기 때문에 서버로부터 분리되어 서버 공격에 안전하다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.317-326
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• 2024

생체 인식은 사람의 생체적, 행동적 특징 정보를 특정 장치로 추출하여 본인 여부를 판별하는 기술이다. 생체 인식 분야에서 생체 특성 위조, 복제, 해킹 등 사이버 위협이 증가하고 있다. 이에 대응하여 보안 시스템이 강화되고 복잡해지며, 개인이 사용하기 어려워지고 있다. 이를 위해 다중 생체 인식 모델이 연구되고 있다. 기존 연구들은 특징 융합 방법을 제시하고 있으나, 특징 융합 방법 간의 비교는 부족하다. 이에 본 논문에서는 지문, 얼굴, 홍채 영상을 이용한 다중 생체 인식 모델의 융합 방법을 비교 평가했다. 특징 추출을 위해VGG-16, ResNet-50, EfficientNet-B1, EfficientNet-B4, EfficientNet-B7, Inception-v3를 사용했으며, 특성융합을 위해 'Sensor-Level', 'Feature-Level', 'Score-Level', 'Rank-Level' 융합 방법을 비교 평가했다. 비교평가결과 'Feature-Level' 융합 방법에서 EfficientNet-B7 모델이 98.51%의 정확도를 보이며 높은 안정성을 보였다. 그러나 EfficietnNet-B7모델의 크기가 크기 때문에 생체 특성 융합을 위한 모델 경량화 연구가 필요하다.