KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권2호
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pp.892-911
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2019
Biometric recognition systems have been widely used for information security. Among the most popular biometric traits, there are fingerprint and face due to their high recognition accuracies. However, the security system that uses face recognition as the login method are vulnerable to face-spoofing attacks, from using printed photo or video of the valid user. In this study, we propose a fast and robust method to detect face-spoofing attacks based on the analysis of spatial frequency differences between the real and fake videos. We found that the effect of a spoofing attack stands out more prominently in certain regions of the 2D Fourier spectra and, therefore, it is adequate to use the information about those regions to classify the input video or image as real or fake. We adopt a divide-conquer-aggregate approach, where we first divide the frequency domain image into local blocks, classify each local block independently, and then aggregate all the classification results by the weighted-sum approach. The effectiveness of the methodology is demonstrated using two different publicly available databases, namely: 1) Replay Attack Database and 2) CASIA-Face Anti-Spoofing Database. Experimental results show that the proposed method provides state-of-the-art performance by processing fewer frames of each video.
최근 모바일 클라우드 서비스가 증가하고 있으며, 특히 하나의 클라우드 컴퓨팅 서비스의 제약을 넘어 멀티 클라우드 방식에 관한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 멀티 클라우드 환경에서 상호 협약된 서비스 제공자들 간의 추가적인 클라우드 서비스를 이용하기 위해 사용자는 다중 인증이 필요하다. 기존 연구에서 SSO를 이용한 방식은 SSO 서버를 통해 모든 인증이 이루어지기 때문에 악의적인 공격에 의해 SSO 서버의 서비스 불가 시 모든 클라우드 서비스 사용이 불가능하다. 또한 브로커를 이용한 방식에서는 사용자가 가입하지 않은 서비스 제공자에게 인증정보를 노출하게 되는 취약점이 존재한다. 본 논문에서는 추가 클라우드 사용 시 노출이 없는 생체인식을 이용한 안전한 사용자 인증 프로토콜을 제안한다. 제안하는 프로토콜은 멀티 클라우드 환경에서 각각의 클라우드에 인증을 위한 정보를 저장하지 않으며 한 번의 생체인증으로 여러 클라우드를 사용할 수 있다. 키의 안정성 측면에서 키 합의 과정과 키 공간 크기를 통해 안정성을 확보하였으며 중간자 공격, 재생 공격 등의 다양한 공격 방식에 대한 무력화를 통한 안전한 모바일 클라우드 서비스를 제공한다.
본 논문에서는 심전도 기반의 u헬스케어시스템을 위한 다용도 신호추출 방법을 제안한다. 심전도 기반의 u헬스케어시스템 구현을 위해서는 심장질환 진단을 위한 QRS파형의 추출기술이 필수적이다. 또한, 보안성 및 편의성을 위하여 u헬스케어시스템에서 ECG신호와 같은 생체신호에서 직접 사용자의 신원을 확인할 수 있는 생체인식기능을 보유하고 있다면 매우 유용하다. 이를 위해서 본 논문에서는, 리드II 파형으로부터 QRS파형을 추출하고, 또한 상대적으로 노화 및 질환에 따른 변동에 강건한 리드III 파형으로부터 생체인식을 위한 신호추출법을 제안한다. 리드II 파형으로부터 QRS신호추출성능을 검증하기 위해 MIT-BIH 데이터베이스의 심전도신호가 사용되었고 99.36%의 정확도 및 99.68%의 민감도성능을 보였다. 또한 생체인식용 신호추출성능평가를 위해서는 다양한 측정환경을 고려하기 위해 음주, 흡연 및 운동 직후 리드III파형이 측정되었고 99.92%의 정확도 및 99.97%의 민감도 성능을 보였다.
디지털 서명 기법은 디지털 문서에 대한 무결성, 서명자 인증 및 부인봉쇄 기능을 제공한다. 디지털 서명에 필요한 서명키는 일반적으로 하드디스크 또는 이동식 저장 매체에 보관한다. 이 경우의 문제점은 서명자가 대리인에게 키 정보를 알려주어 대리로 서명을 할 수 있다는 것이다. 전자 선거와 같은 응용에 악용될 수 있다. 본 논문에서는 대리 서명이 허용되어서는 안 되는 응용에 적합한 생체정보 기반의 부인봉쇄 디지털 다중 서명 기법을 제안한다. 부인봉쇄 다중 서명 기법은 여러 서명자를 필요로 하며 지정된 사용자에게만 다중 서명을 검증할 수 있도록 한다. 제안한 다중서명 기법은 부인봉쇄 성질을 만족하며 서명자에 의한 다중서명 부정 및 변조 공격에 대해서 안전하다. 또한 지문정보에 기반을 두어 키를 생성함으로써 대리 서명과 같은 위험에 대해서 안전하다.
바이오인식 기술은 개인의 고유한 특성인 신체적 또는 행동적 특징을 이용해 사용자를 인증하는 기술이다. 현재 금융, 보안, 출입관리, 의료복지, 공공, 검역, 엔터테인먼트 등 광범위하게 그 필요성 및 효용성으로 서비스 범위가 확대되고 있는 추세이다. 지문, 얼굴과 같은 생체정보를 이용한 바이오인식은 위조, 변장 위협에 노출되어 사회적 문제가 되었다. 최근 신체 외부의 생체정보가 아닌 신체 내부의 생체신호를 이용한 연구가 진행되고 있다. 이에 따라 본 논문에서는 생체신호인 심전도, 심장음, 뇌전도, 근전도를 이용한 바이오인식 시스템의 최근 연구 및 기술들을 분석하고 발전 방향을 위해 필요한 기술들을 제시하고자 한다. 향후에는 개개인의 복합적 상태에서 생체신호 기반 빅 데이터를 관리하는 데이터베이스 구축, 빅 데이터를 분석하는 딥러닝을 이용하여 실시간 환경에 적합한 바이오인식 시스템 기술들이 연구될 것으로 예상된다.
생체임피던스 측정법은 편리성, 저비용 및 저가의 장치를 이용하여 생체정보 획득 및 피부 병 진단 등에 사용 가능한 장치이다. 본 연구에서는 생체 삽입형으로 생체 정보를 획득하기 위해서 동물 생체 모델링을 통한 시뮬레이션 연구와 직접 제작한 건식용 금 전극을 이용하여 생체임피던스를 측정하였다. 동물 조직의 피하부위에 전극을 삽입하여 2 전극법으로 100 uA, 1-100 kHz 주파수를 인가하여 임피던스를 측정하였다. 측정결과 전극의 사이즈를 5 mm전극기준으로 7.5 mm, 10 mm전극과 비교하여 저항을 측정한 결과 5 mm 전극에서 높게 측정됨을 확인할 수 있다. 5 mm전극을 기준으로 7.5 mm 전극은 전체 주파수 범위에서 평균 1.49 %차이를 발견하였고, 10 mm 전극은 2.624 %로 임피던스가 차이남을 확인하였다. 향후, 연구결과는 생체 삽입형 심전도 센서 전극 설계 및 제작 등에 활용가치가 있을 것으로 사료된다.
바이오정보를 이용한 사용자 인증은 일반적인 패스워드 기반 시스템에 비해 많은 장점을 가지고 있다. 또한, 바이오정보를 이용한 인증 시스템은 높은 보안성과 사용자의 편리성을 제공하기 위하여 암호학과 바이오정보 분야를 암호-바이오(crypto-biometric) 시스템으로 통합하여 연구되고 있다. 최근 퍼지볼트라 불리는 암호-바이오 시스템이 보고되고 있다. 이것은 사용자의 중요한 비밀키와 바이오정보를 통합하여 정당한 사용자만이 비밀키를 획득 할 수 있도록 안전하게 보관하는 방법이다. 하지만 기존 연구들에서는 바이오정보를 안전하게 보호하기 위해 추가되는 거짓 특징점의 개수가 제한되어 높은 보안성을 제공하지 못하는 문제가 있다. 본 논문에서는 3차원 기하학적 해쉬 테이블을 이용하여 보안성을 개선하고 추가적인 정보 없이 보호된 지문 템플릿에서 자동으로 지문 정렬을 수행하는 방법을 제안한다. 실험을 통하여 제안한 3차원 지문 퍼지볼트 기법이 추가적인 정보 없이 역변환이 불가능한 변환된 영역상에서 자동으로 지문 정렬을 수행가능하다는 것을 확인하였다.
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.
Ismail, Nor Azman;Chai, Cheah Wen;Samma, Hussein;Salam, Md Sah;Hasan, Layla;Wahab, Nur Haliza Abdul;Mohamed, Farhan;Leng, Wong Yee;Rohani, Mohd Foad
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제16권2호
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pp.503-523
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2022
Nowadays, many attendance applications utilise biometric techniques such as the face, fingerprint, and iris recognition. Biometrics has become ubiquitous in many sectors. Due to the advancement of deep learning algorithms, the accuracy rate of biometric techniques has been improved tremendously. This paper proposes a web-based attendance system that adopts facial recognition using open-source deep learning pre-trained models. Face recognition procedural steps using web technology and database were explained. The methodology used the required pre-trained weight files embedded in the procedure of face recognition. The face recognition method includes two important processes: registration of face datasets and face matching. The extracted feature vectors were implemented and stored in an online database to create a more dynamic face recognition process. Finally, user testing was conducted, whereby users were asked to perform a series of biometric verification. The testing consists of facial scans from the front, right (30 - 45 degrees) and left (30 - 45 degrees). Reported face recognition results showed an accuracy of 92% with a precision of 100% and recall of 90%.
최근 u-Healthcare 서비스에서 다양한 생체정보를 간편하게 측정하는 개인건강기기(PHD)와 측정된 정보를 전송하고 수집하기 위한 표준의 필요성이 제품 간의 이식성, 확장성, 상호 운영성을 보장하기 위해 크게 대두되고 있다. 따라서 본 논문에서는 개인건강기기에서 측정된 생체정보(산소포화도, 몸무게, 심전도, 혈압등)를 ISO/IEEE 11073 기반인 Bluetooth Health Device Profile을 이용해서 스마트폰으로 실시간 모니터링 할 수 있는 시스템을 설계 및 구현한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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