다중 고유얼굴의 신뢰구간 추정을 통한 생체-암호 기법

Abstract

The security techniques based on traditional cryptography algorithms brings tradeoff that the more powerful security the less user convenience and operation efficiency. Furthermore, even systems with powerful security solutions cause a problem exposed the illegal sharing and acting as proxy agreed by a third party. A bio-cryptography scheme, which is by convergence of biometrics into security schemes base on cryptography algorithm or secret data, is highly required because biometrics affords both security which it does not need to remember or possess and easy usability which is to prevent the illegal sharing and acting as proxy. The only problem is that the sequence of images acquired using a sensor differ every time. Thus, it is need to seek for solution to extract and apply a help data as a stead interval or a fixed value from biometrics. This work is a very important issue to be certainly solved for design of efficient bio-cryptography. In this paper, we propose a help data extraction scheme by using principal component analysis and confidence interval analysis and a key binding and generating based bio-cryptography by using the help data. First, we propose a helper data extraction scheme based on principal component analysis for a high dimensional image like face. The proposed scheme generate an eigenface by using whole face DB applied the principal component analysis and a multi-eigenface by using construction of poses in the DB. The eigenface and multi-eigenface are applied to a fuzzy vault scheme as a typical bio-cryptography to improve the existing fuzzy vault scheme. We also propose a modified fuzzy vault scheme base on a secure token with client’s important data to ensure enhanced security. Second, I propose a helper data extraction scheme and its application model based on confidence interval analysis. A scheme in this paper generates a confidence interval set as the helper data by using the multi-eigenface applied confidence interval analysis. The generated helper data is utilized in a design of a prediction module of recognition results in server side and an enhanced fuzzy vault scheme. An authentication model with the confidence interval set based prediction module than an authentication model without it provides enhanced security and very high operation efficiency. The confidence interval set based fuzzy vault scheme effectively solves problems of the existing fuzzy vault scheme.;전통 암호 알고리즘에 기반한 보안기술은 보안성이 강화될수록 사용자의 편의성과 운용의 효율성이 낮아지는 문제점이 있다. 또한 강력한 보안 방안이 적용된 시스템도 제 3자와의 합의된 무단 공유 및 대리가 가능하다는 심각한 보안 취약점이 있다. 생체정보는 소지나 외울 필요가 없는 사용의 편리성과 중요 정보의 무단 공유 및 대리를 방지하는 보안성을 제공하기 때문에, 비밀정보 또는 암호 알고리즘 기반 보안 기법에 생체정보를 융합한 생체-암호 기법이 필요하다. 다만, 생체정보는 센서를 통해 매번 다른 비트열의 구성으로 획득되는 문제가 있다. 따라서, 생체정보로부터 일정 범위 또는 고정 값의 보조정보를 추출하고 활용하는 방안의 모색은 효율적인 생체-암호 기법 설계에 있어 반드시 해결해야 하는 매우 중요한 부분이다. 본 논문에서는 주성분 분석 및 신뢰구간 분석 기반의 보조정보 생성 기법과 보조정보 특징에 기반한 비밀키 결합 및 생성 방식의 생체-암호 기법을 제안한다. 첫째, 얼굴과 같은 고차원 영상에 대한 주성분 분석 기반의 보조정보 추출 기법을 제안한다. 제안 기법은 주성분 분석을 얼굴 DB 전체에 적용한 단일 고유얼굴과 얼굴 DB의 포즈별 구성을 고려해 적용한 다중 고유얼굴을 획득한다. 본 연구에서는 단일 및 다중 고유얼굴을 대표적인 생체-암호 기법인 퍼지볼트 기법에 적용하여 기존 퍼지볼트 기법을 개선하고, 클라이언트의 중요 정보를 보안 토큰에 적용시킨 퍼지볼트 기법도 제안하여 향상된 보안성을 확보한다. 둘째, 신뢰구간 분석 기반의 보조정보 추출 기법과 활용 모델을 제안한다. 본 연구에서는 다중 고유얼굴에 신뢰구간 분석 기법을 적용하여 신뢰구간 집합을 보조정보로 생성하고, 이 생성된 보조정보는 서버 측의 인식결과를 예측하는 모듈과 개선된 퍼지볼트 기법의 설계에 활용한다. 신뢰구간 집합 기반의 예측 모듈을 포함한 인증 모델은 미포함의 경우보다 향상된 보안성과 매우 높은 운용 효율성을 제공하며, 신뢰구간 집합 기반의 퍼지볼트 기법은 기존 퍼지볼트 기법의 문제점들을 효과적으로 해결한다.