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바이오메트릭스 프라이버시 및 보안 기법에 대한 연구 원문보기

情報保護學會誌 = KIISC review, v.27 no.3, 2017년, pp.42 - 47  

김혜진 (인하대학교 컴퓨터공학과) ,  이경희 (수원대학교 전기공학과) ,  양대헌 (인하대학교 컴퓨터공학과)

초록
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바이오메트릭스는 사용자가 가지는 신체적, 행동적 고유한 특성이기 때문에 유출 사고나 프라이버시 침해 사고에 매우 취약하다. 이러한 취약점을 보호하기 위하여 바이오메트릭스 시스템이 생성하는 템플릿은 반드시 원래의 데이터로 복원이 불가능하고, 취소 가능한 특성을 지녀야 한다. 본 논문에서는 바이오메트릭스 템플릿을 보호하는 특성을 부여하는 기법들을 분석하고, 특성을 제시하였다.

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문제 정의

  • 이를 해결하기 위하여 데이터의 노이즈는 특징 추출 기법의 성능을 높여, 안정적으로 고유성이 높은 특징을 추출할 수 있는 기법들과, 바이오매트릭스 정보를 보호하도록 변형하고, 취소할 수 있는 기법들이 다양하게 제시되었다. 본 논문는 이러한 기법들에 특징과, 일부 기법을 복합한 새로운 기법에 대하여 연구하였다.
  • 이러한 이유로, 바이오매트릭스의 보안과 프라이버시 보호에 대한 연구가 꾸준히 계속되고 있다. 본 논문에서는 바이오매트릭스의 종류 및 특성과, 바이오매트릭스의 보안과 프라이버시 보호 기법들에 대한 다양한 연구들을 소개한다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
패스워드란? 패스워드는 사용자가 알고 있는 정보(What youknow)로써, 가장 보편적으로 이용되어 온 지식 기반 인증 요소이다. 그러나 패스워드가 단순한 형태의 정보인 경우 탈취당할 위험성이 높아지고, 보안성을 위하여 복잡도를 높일 경우 사용자가 잊어버릴 가능성이 높아져 유용성이 떨어진다.
바이오매트릭스가 각광받게 된 패스워드의 단점은? 패스워드는 사용자가 알고 있는 정보(What youknow)로써, 가장 보편적으로 이용되어 온 지식 기반 인증 요소이다. 그러나 패스워드가 단순한 형태의 정보인 경우 탈취당할 위험성이 높아지고, 보안성을 위하여 복잡도를 높일 경우 사용자가 잊어버릴 가능성이 높아져 유용성이 떨어진다. 패스워드의 이러한 특징을 보완, 대체할 수 있는 요소로 각광받고 있는 요소가 특성 기반 인증 요소(What you are)인 바이오매트릭스(biometrics)이다.
바이오매트릭스란? 바이오매트릭스는 사용자의 고유한 특성을 이용한 특성 기반 인증 요소로, 잊어버리거나 분실할 위험이 적다. 바이오매트릭스는 크게 신체적 특징을 이용한 바이오매트릭스와 행동적 특징을 이용한 바이오매트릭스로 나누어 볼 수 있다.
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참고문헌 (12)

  1. V.M. Patel, N.K. Ratha, and R. Chellappa, "Cancelable biometrics :A review," IEEE Signal Processing Magazine, vol. 32(5), pp. 54-65, Sept. 2015 

  2. J.K. Pillai, V.M. Ptel, R. Chellappa, and N.K. Ratha, "Secure and robust iris recognition using random projections and sparse representations," IEEE Trans. on Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol. 33(9), pp. 1877-1893, 2011 

  3. J. Kang, D. Nyang, and K.Lee, "Two-factor face authentication using matrix permutation transformation and a user password," Information Sciences, 269, pp. 1-20, 2014 

  4. A.T.B. Jin, D.N.C. Ling, and A.Goh, "Biohashing: two factor authentication featuring fingerprint data and tokenised random number," Pattern recognition, vol. 37(11), pp. 2245-2255, 2014 

  5. J. Zuo, N.K. Ratha and, J.H. Connell, "Cancelable iris biometric" Pattern Recognition, 2008. ICPR 2008. 19th International Conference on, pp. 1-4, 2008 

  6. A. Juels and M. Wattenberg, "A fuzzy commitment scheme," Proc. ACM Conf. Compter and Communications Security, pp. 28-36, 1999 

  7. A. Juels and M. Sudan, "A fuzzy vault scheme," Information Theory, 2002. Proc. IEEE International Symposium, pp. 408, 2002 

  8. W.J. Scheirer and T.E. Boult, "Bio-cryptographic protocols with bipartite biotokens," Biometrics Symposium, BSYM'08, pp. 9-16, 2008 

  9. C. Rathgeb F. Breitinger and C. Busch, "Alignment-free cancelable iris biometric templates based on adaptive bloom filters," Biometrics (ICB) 2013 International Conference, pp. 1-8, 2013 

  10. 김재성, 이새움, "생체신호를 이용한 텔레바이오 인식기술 동향 및 전망," 정보보호학회지, 26(4), pp. 41-46, 2016 

  11. A. Kong, K.H. Cheung, D. Zhang, M. Kamel, and J. You "An analysis of BioHashing and its variants," Pattern Recognition, 39(7), pp. 1359-1368, 2006 

  12. Y. Dodis, L. Reyzin, and A. Smith, "Fuzzy extractors: How to generate strong keys from biometrics and other noisy data," Int. conference on the theory and applications of cryptographic techniques, pp. 523-540, 2004 

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