상관관계 공격에 강인한 지문퍼지볼트 시스템
Robust Fuzzy Fingerprint Vault System against Correlation Attack
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초록
바이오인식 기술을 이용한 사용자 인증은 편리함과 동시에 강력한 보안성을 제공하는 등 많은 장점을 가지고 있다. 그러나 사용자 인증을 위해 저장된 중요한 바이오정보가 타인에게 유출되어 도용된다면 패스워드나 PIN과 달리 변경이 불가능하므로 심각한 문제를 일으킬 수 있다. 지문 템플릿 정보를 안전하게 보호하기 위해 암호학적 방법으로 연구되어지고 있는 퍼지볼트 이론(Fuzzy Vault Scheme)을 적용한 지문퍼지볼트 시스템이 가장 널리 알려진 방법이다. 그러나 지문퍼지볼트 시스템은 두 개 이상의 지문볼트를 이용하여 진짜특징점을 구분하는 상관관계 공격(Correlation Attack)에 취약한 결정적인 문제점이 있다. 본 논문에서는 거짓특징점을 임의로 추가하지 않고 특징점의 좌표, 방향 등 진짜특징점의 정보를 이용하여 추가함으로써 상관관계 공격에 강인한 지문퍼지볼트 시스템을 제안한다. 또한, 인접위치에 두 개 이상의 거짓특징점을 추가하는 중첩을 허용함으로써 보안성을 향상시킬 수 있다. 실험을 통하여 제안한 방법은 높은 인식성능을 유지하면서 상관관계 공격에 강인함을 보였다.
Abstract
Biometric-based authentication can provide strong security guarantee about the identity of users. However, security of biometric data is particularly important as the compromise of the data will be permanent. The fuzzy fingerprint vault system is one of the most popular solutions for protecting the fingerprint template stored in the database. Recently, however, this system is very susceptible to a correlation attack that finds the real minutiae using multiple fingerprint vaults enrolled for different applications. To solve this problem, we propose a robust fuzzy fingerprint vault system against the correlation attack. In this paper, we add chaff minutiae based on the relative information of minutiae such as direction, coordinate instead of adding randomly. Also, our proposed approach allow to add multiple chaff minutiae within tolerance box for enhanced security level. Experimental results show that the proposed approach can protect the correlation attack and achieve enhanced verification accuracy.
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