In this research, we have explored personal authentication system through multimodal biometrics for mobile computing environment. We have selected face and speaker recognition for the implementation of multimodal biometrics system. For face recognition part, we detect the face with Modified Census Transform (MCT). Detected face is pre-processed through eye detection module based on k-means algorithm. Then we recognize the face with Principal Component Analysis (PCA) algorithm. For speaker recognition part, we extract features using the end-point of voice and the Mel Frequency Cepstral Coefficient (MFCC). Then we verify the speaker through Dynamic Time Warping (DTW) algorithm. Our proposed multimodal biometrics system shows improved verification rate through combining two different biometrics described above. We implement our proposed system based on Android environment using Galaxy S hoppin. Proposed system presents reduced false acceptance ratio (FAR) of 1.8% which shows improvement from single biometrics system using the face and the voice (presents 4.6% and 6.7% respectively).
Speaker verification is becoming popular as a method of non-face-to-face identity authentication. It involves determining whether two voice data belong to the same speaker. In cases where the criminal's voice remains at the crime scene, it is vital to establish a speaker verification system that can accurately compare the two voice evidence. In this study, to achieve this, a new speaker verification system was built using a deep learning model for Korean language. High-dimensional voice data with a high variability like background noise made it necessary to use deep learning-based methods for speaker matching. To construct the matching algorithm, the ECAPA-TDNN model, known as the most famous deep learning system for speaker verification, was selected. A large dataset of the voice data, Voxceleb, collected from people of various nationalities without Korean. To study the appropriate form of datasets necessary for learning the Korean language, experiments were carried out to find out how Korean voice data affects the matching performance. The results showed that when comparing models learned only with Voxceleb and models learned with datasets combining Voxceleb and Korean datasets to maximize language and speaker diversity, the performance of learning data, including Korean, is improved for all test sets.
The purpose of this paper is to examine the viability of simulating one dialect with the speech segments of another dialect through prosody cloning. The hypothesis is that, among Korean regional dialects, it is not the segmental differences but the prosodic differences that play a major role in authentic dialect perception. This work intends to support the hypothesis by simulating Masan dialect with the speech segments from Seoul dialect. The dialect simulation was performed by transplanting the prosodic features of Masan utterances unto the same utterances produced by a Seoul speaker. Thus, the simulated Masan utterances were composed of Seoul speech segments but their prosody came from the original Masan utterances. The prosodic features involved were the fundamental frequency contour, the segmental durations, and the intensity contour. The simulated Masan utterances were evaluated by four native Masan speakers and the role of prosody in dialect authentication and speech synthesis was discussed.
A smart phone has functions of both telephone and computer. The wide spread use of smart phones has sharply increased the demand for mobile commerce. The smart phone based mobile services are available anytime, anywhere. In commercial transactions, a digital signature scheme is used to make legally binding signature to prove both integrity of commercial document and verification of the signer. Smart phones are more risky compared with personal computers on the problems of how to protect privacy information. It's also easy to let proxy user to authenticate instead of the smart phone owner. In existing password or token based schemes, the ID is not physically bound to the owner. Thus, those schemes can not solve the problem of proxy authentication. To utilize the smart phone as the platform of mobile commerce, a study on the new type of authentication scheme is needed where the scheme should provide protocol to get legally binding signature and not to authenticate proxy user. In this paper, we create the mobile ID by using both the USIM and voice template of the smart phone owner. We also design and implement the user authentication scheme based on the mobile ID.
Automatic Speech Recognition(ASR) is a technology that analyzes human speech sound into speech signals and then automatically converts them into character strings that can be understandable by human. Speech recognition technology has evolved from the basic level of recognizing a single word to the advanced level of recognizing sentences consisting of multiple words. In real-time voice conversation, the high recognition rate improves the convenience of natural information delivery and expands the scope of voice-based applications. On the other hand, with the active application of speech recognition technology, concerns about related cyber attacks and threats are also increasing. According to the existing studies, researches on the technology development itself, such as the design of the Automatic Speaker Verification(ASV) technique and improvement of accuracy, are being actively conducted. However, there are not many analysis studies of attacks and threats in depth and variety. In this study, we propose a cyber attack model that bypasses voice authentication by simply manipulating voice frequency and voice speed for AI voice recognition service equipped with automated identification technology and analyze cyber threats by conducting extensive experiments on the automated identification system of commercial smartphones. Through this, we intend to inform the seriousness of the related cyber threats and raise interests in research on effective countermeasures.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2002.04b
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pp.887-890
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2002
GSM(Global System for Mobile Communications) 표준은 전송되는 데이터를 암호화하여 사용하는 안전한 모바일 폰 시스템을 위해서 디자인되었다. 하지만, GSM이 더 이상 안전하지 않다는 것이 입증되고 있다. 그래서, 본 고에서는 GSM 이동통신상의 전자상거래 이용자들에게 보다 편리하고 안전한 서비스를 제공하기 위해서 새로운 모델을 제안한다. 본 고에서 제안하는 모델은 GSM의 사용자 인증을 개선하기 위해서 화자인증을 결합한 더 안전한 사용자 인증 방법을 제안하였고, 이 인증방법을 기반으로 하여 사용자인증 서비스를 어디에서 제공해 주느냐에 따른 모델에 대한 분석을 제시한다.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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v.13
no.3
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pp.1-11
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2021
Development of ICT technologies leads exponential growth of various sharing economy over the last couple of years. The intuitive advantage of the sharing economy is efficient utilization of idle goods and services, but there are safety and security concerns. In this paper, we propose a onetime password based access control system to support secure accommodation sharing service and show the implementation results. To provide a secure service to both the provider and the user, the proposed system issues a onetime access password that is valid only during the sharing period reserved by the user, thereafter access returns to the accommodation owner. Especially, our system provides secure user access by merging the two elements of speaker recognition using voice and a one-time password to open and close the door lock. In this paper, we propose a secure system for accommodation sharing services as a use-case, but the proposed system can be applicable to various sharing services utilizing security-sensitive facilities.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2022.07a
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pp.259-262
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2022
정보화 시대 스마트폰이 대중화되고 실시간 인터넷 사용이 가능해짐에 따라, 본인을 식별하기 위한 사용자 인증이 필수적으로 요구된다. 대표적인 사용자 인증 기술로는 아이디와 비밀번호를 이용한 비밀번호 인증이 있지만, 키보드로부터 입력받는 이러한 인증 정보는 시각 장애인이나 손 사용이 불편한 사람, 고령층과 같은 사람들이 많은 서비스로부터 요구되는 아이디와 비밀번호를 기억하고 입력하기에는 불편함이 따를 뿐만 아니라, 키로거와 같은 공격에 노출되는 문제점이 존재한다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여, 자신의 신체의 특징을 활용하는 생체 인증이 대두되고 있으며, 그중 목소리로 사용자를 인증한다면, 효과적으로 비밀번호 인증의 한계점을 극복할 수 있다. 이러한 화자 인식 기술은 KT의 기가 지니와 같은 음성 인식 기술에서 활용되고 있지만, 목소리는 위조 및 변조가 비교적 쉽기에 지문이나 홍채 등을 활용하는 인증 방식보다 정확도가 낮고 음성 인식 오류 또한 높다는 한계점이 존재한다. 상기 목소리를 활용한 사용자 인증 기술인 화자 인식 기술을 활용하기 위하여, 사용자 목소리를 학습시켰으며, 목소리의 주파수를 추출하는 MFCC 알고리즘을 이용해 테스트 목소리와 정확도를 측정하였다. 그리고 악의적인 공격자가 사용자 목소리를 흉내 내는 경우나 사용자 목소리를 마이크로 녹음하는 등의 방법으로 획득하였을 경우에는 높은 확률로 인증의 우회가 가능한 것을 검증하였다. 이에 따라, 더욱 효과적으로 화자 인식의 정확도를 향상시키기 위하여, 본 논문에서는 목소리에 잡음을 섞는 방법으로 화자를 인식하는 방안을 제안한다. 제안하는 방안은 잡음이 정확도에 매우 민감하게 반영되기 때문에, 기존의 인증 우회 방법을 무력화하고, 더욱 효과적으로 목소리를 활용한 화자 인식 기술을 제공할 것으로 사료된다.
Fear of contact exists due to the prevention of the spread of infectious diseases such as COVID-19. When using the common entrance door of an apartment, access is possible only if the resident enters a password or obtains the resident's permission. There is the inconvenience of having to manually enter the number and password for the common entrance door to enter. Also, contactless entry is required due to COVID-19. Due to the development of ICT, users can be easily identified through the development of face recognition and voice recognition technology. The proposed method detects a visitor's face through a CCTV or camera attached to the common entrance door, recognizes the face, and identifies it as a registered resident. Then, based on the registered information of the resident, it is possible to operate without contact by interworking with the elevator on the server. In particular, if face recognition fails with a hat or mask, the visitor is identified by voice or additional authentication of the visitor is performed based on the voice message. It is possible to block the spread of contagiousness without leaving any contactless function and fingerprint information when entering and exiting the front door of an apartment house, and without the inconvenience of access.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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