본 논문에서는 DNA 생체정보와 소유자 기반의 hardware RFID(Radio Frequency Identification) 스마트카드, 그리고 Software 인증 분야인 PKI 전자서명을 도입한 다중 사용자 인증시스템을 제시한다. 이는 현 시스템의 인가딘 자의 접근 방법인 ID or password 가 안전한 방법이 아니므로 논문[1] 에서 제안한 사항을 다음과 같이 개선하였다. 즉, 사용자 인증 카드인 two card(the biometric registered seal card and the DNA persional ID card) 대신 하나의 RFID 스마트카드로 사용자 인증을 할 수 있고, 카드 분실시 사용자 정보 노출의 위험을 저가의 RFID로 해결한다. 또한 DNA personal ID 민으로 일난성 쌍둥이, 수혈한 환다, 암세포에서 돌연변이가 발생한 경우의 사용자 인증이 어려운 경우까지 사용자 ID 에 대응하는 일회용 의사난수와 DNA 정보로 사용자 인증을 해결하였다. 그러므로 현 생체 정보 사용자 인증시스템의 단점인 패턴 매칭과 패턴 비교의 에러르 정확한 digital DNA 생체정보로 안전하게 스마트카드에 저장하여 터미널에 로그온하는 local applications에 적용할 수 있다. 스미트카드내 RFID는 사용자를 판독, 추적, 관리할 수 있으므로 카드 분실시 카드 위치를 추적하고 개인 정보를 관리할 수 있으며, 어떠한 개인 DNA 정보도 노출되지 않는다. 현 PKI 전자서명의 비밀키 안전성을 해결한다. 뿐만 아니라 이러한 시스템은 생체정보의 RFID 스마트카드 사용 확대 계기로, 신용카드, 신분증, 그리고 여권 등에서도 이용할 수 있다. 제시한 시스템의 안전성을 통계학적 분석으로 보여진다.
본 논문은 BioAPI(Biometric Application Programming Interface) v2.0 기반의 BSP(Biometric Service Provider) 표준 적합성 시험 도구의 설계 및 구현을 목적으로 한다. 제안한 BioAPI 적합성 시험 도구는 프레임워크(Framework) 없이 독립적으로 BSP를 시험할 수 있으며, 향후 XML 형태의 Test Assertion을 이용할 수 있도록 테스트 스케줄링 툴을 구현하였다. 또한 적합성시험 도구를 검증하기 위해 상용 지문 인식 검증(verification) 및 식별(identification) BSP를 이용하여 실험을 수행하였다. 이에 따라 BioAPI v2.0을 기반으로 한 BSP들이 요구사항에 적합하게 개발되었는지를 판단 할 수 있었다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제7권1호
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pp.166-183
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2013
It requires a lot of costs and manpower to manage an election. The electronic voting scheme can make the election system economic and trustful. The widespread use of smart phones causes mobile voting to be a major issue. The smart phone can be used as a mobile voting platform since it can carry out many services in addition to basic telephone service. To make mobile voting practical and trustful, we analyzed two subjects of study. Firstly, the way to make a biometric based mobile ID, which has legal binding forces. In mobile voting, user identification is accomplished on line since the voter should be able to vote wherever they go. The digital ID conducts a similar role to the need for a resident card. The user's identity is bound to the resident card legally. To bind the user's identity to the smart phone, we use USIM. Biometric recognition is also needed to authenticate the user, since the user cannot prove him or her on line face-to-face. The proposed mobile ID can be reissued by means of introducing a random secret value. Secondly, the mobile voting scheme is proposed where candidates can accept election results without doubt. The goal of an election is to select a leader among two or more candidates. Existing electronic voting schemes mainly focus on the study of ballot verification accomplished by voters. These approaches are not safe against collusion attacks where candidates and the election administration center are able to collude to fabricate election results. Therefore, a new type of voting and counting method is needed where candidates can directly take part in voting and counting stages. The biometric based multi-signature scheme is used to make the undeniable multi-signed ballot. The ballot cannot be verified without the help of all candidates. If candidates accept election results without a doubt, the fairness of the election is satisfied.
본 논문은 개인 인증 알고리즘에 관한 것으로 심전도를 이용한 생체 인증 방식은 특정 보정기준점을 추출하는 방법과 그렇지 않은 방법으로 분류할 수 있으며 본 논문에서 제안하는 방법은 특정 보정기준점을 추출하지 않는 방법으로 이산 코사인 변환과 랜덤 포레스트 분류기를 사용하였다. 심전도 신호는 R-Peak 점을 기준으로 단일 심박으로 나누었으며 각 심박의 특징 추출을 위해 이산 코사인 변환을 적용하였다. 이산 코사인 변환 계수는 정보가 저주파에 집중되는 특성이 있으므로 초기 저주파에 해당하는 40까지 값을 특징으로 랜덤 포레스트 분류기를 구성하였다. 랜덤 포레스트는 의사결정 트리의 앙상블 분류기로 결정 트리를 기본으로 하고 있으므로 빠른 학습 속도와 많은 양의 데이터 처리 능력, 다양한 클래스를 분류할 수 있어 실생활에 적용 가능하며 무엇보다 ID의 승인과 거절을 위한 임계값을 분류기 내부에서 조절할 수 있어 오 분류에 강건한 알고리즘을 구성할 수 있다. 18개의 심전도 파일로 구성된 MIT-BIT Normal Sinus Rhythm 데이터베이스를 선정하여 성능을 평가하였으며 99.99%의 심전도 인식률을 보였다.
Journal of information and communication convergence engineering
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제8권2호
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pp.173-179
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2010
Over recent years, much research attention has been devoted to a two-factor authentication mechanism which integrates both tokenized pseudorandom numbers with user specific biometric features for biometric verification, known as Biohash. The main advantage of Biohash over sole biometrics is that Biohash is able to achieve a zero equal error rate and provide a clean separation of the genuine and imposter populations, thereby allowing elimination of false accept rates without imperiling the false reject rates. Nonetheless, when the token of a user is compromised, the recognition performance of a biometric system drops drastically. As such, a few solutions have been proposed to improve the degraded performance but such improvements appear to be insignificant. In this paper, we investigate and pinpoint the basis of such deterioration. Subsequently, we propose a two-level approach by utilizing strong inner products and fuzzy logic weighting strategies accordingly to increase the original performance of Biohash under this scenario.
서버-클라이언트 시스템에서 패스워드를 기반으로 하는 인증 스킴은 사용이 편리하지만, 사전 공격 및 무작위 공격에 취약하다는 단점이 있다. 이를 해결하기 위한 방법으로 암호학적으로 안전한 장문의 키를 사용할 수도 있지만, 기억하기가 어렵다는 단점이 있다. 그래서 생체정보를 이용한 인증 스킴을 Das가 처음으로 제안하여 이러한 문제를 해결하고자 했다. 하지만 Das의 인증 기법은 다양한 보안 보안취약점이 있어 이를 해결하고자 Jiping 등이 Das의 스킴을 개선하였지만 여전히 다양한 문제점이 있다. 그래서 본 논문에서 분석한 문제점을 해결한 보다 안전한 생체정보 기반의 사용자 인증 스킴을 제안한다. 그리고 보안성 분석을 통해 안전성을 검증하고 다른 스킴과 비교한다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권5호
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pp.2762-2777
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2017
A fuzzy identity based signature (FIBS) scheme allows a signer with identity ${\omega}$ to generate a signature which could be verified under identity ${\omega}^{\prime}$ if and only if ${\omega}$ and ${\omega}^{\prime}$ are within a certain distance of each other as judged by some metric. In this paper, we propose an efficient FIBS scheme from lattice assumption, which can resist quantum-computer attacks. Without using the Bonsai Tree technique, we utilize the lattice basis delegation technique to generate the private key, which has the advantage of keeping the lattice dimension invariant. We also prove that our proposed scheme is existentially unforgeable under an adaptive chosen message and identity attack in the random oracle model. Compared with existing scheme, our proposed scheme is much more efficient, especially in terms of communication overhead. Since our FIBS scheme possesses similar error-tolerance property, it can be well applied in post-quantum communication biometric authentication environments, where biometric identifiers such as fingerprints, voice, iris and gait are used in human identification.
Biometric authentication has become an essential part of modern-day security systems, especially in financial institutions like banks. A face recognition-based ATM is a biometric authentication system, that uses facial recognition technology to verify the identity of bank account holders during ATM transactions. This technology offers a secure and convenient alternative to traditional ATM transactions that rely on PIN numbers for verification. The proposed system captures users' pictures and compares it with the stored image in the bank's database to authenticate the transaction. The technology also offers additional benefits such as reducing the risk of fraud and theft, as well as speeding up the transaction process. However, privacy and data security concerns remain, and it is important for the banking sector to instrument solid security actions to protect customers' personal information. The proposed system consists of two stages: the first stage captures the user's facial image using a camera and performs pre-processing, including face detection and alignment. In the second stage, machine learning algorithms compare the pre-processed image with the stored image in the database. The results demonstrate the feasibility and effectiveness of using face recognition for ATM authentication, which can enhance the security of ATMs and reduce the risk of fraud.
생체 데이터는 사람에 따라 다르게 나타날 수 있고 사상의학과 밀접한 관계를 가지고 있다. 생체 데이터는 사람의 맥박과 혈압, 심박동 수와 과거의 병력, 노화의 정도, 체질량 지수 등을 의미하며, 이 생체 데이터는 사람의 건강상태를 판별하기 위한 기준 척도로 활용된다. 그렇기 때문에 생체 데이터는 사용하고자 하는 목적에 맞도록 가공되어야 한다. 기존 연구에서는 실시간으로 변화되고 있는 생체 데이터를 현재 시점의 스냅셧으로만 적용하고 있기 때문에 시간의 연속성이 배제되어 있다. 따라서 이 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 생체 데이터들로 구성되는 Big Data 환경에서 시간의 연속성을 포함하는 생체데이터의 패턴분석 모델을 제안한다. 제안 모델은 치료와 건강증진을 위해 전자침을 사용할 때 침자리의 선정을 신중하게 결정하는데 도움을 줄 수 있다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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