생체인식은 정보처리시스템에 있어서 네트웍 보안, 시스템 보안, 어플리케이션 보안 등에 사용되는 개인인증 및 확인을 위한 하나의 기법으로 볼 수 있으며, 개인정보를 포함한 데이터의 보호를 위해서 본인이나 승인된 사용자만이 네트웍이나 물리적 접근 등을 통하여 접근하고자 하는 것이다. 본 논문에서는 얼굴인식과 홍채인식 시스템을 융합한 다중생체인식 시스템을 구현하였으며, 다중생체인식 시스템에서 구현된 생체데이터를 안전하게 전송할 수 있는 방법으로 블록 암호 알고리듬 ARIA를 침입에 대한 보안 방법으로 제안하였다. 이에 다중생체 특징벡터를 128비트의 블록 크기를 이용하여 암호화 하였으며, 생체 특징벡터를 이용하여 128비트의 키로 사용하였다.
최근 생체 인증 시스템이 확대됨에 따라, 생체 정보를 이용하여 공개키 기반구조(Bio-PKI)에 적용하는 연구들이 진행 중이다. Bio-PKI 시스템에서는 공개키를 생성하기 위해 생체 정보로부터 암호학적 키를 생성하는 과정이 필요하다. 암호학적 키 생성 방법 중 특성 정보를 숫자로 정량화하는 기법은 데이터 손실을 유발하고 이로 인해 키 추출 성능이 저하된다. 이 논문에서는 다중 분류 모델을 이용하여 생체 정보를 분류한 결과를 이용하여 키를 생성하는 방법을 제안한다. 제안하는 기법은 특성 정보의 손실이 없어 높은 키 추출 성능을 보였고, 여러 개의 분류 모델을 이용하기 때문에 충분한 길이의 키를 생성한다.
We investigated technological trends in an electrocardiogram (ECG)-based biometric cryptosystem that uses physiological features of ECG signals to provide personally identifiable cryptographic key generation and authentication services. The following technical details of the cryptosystem were investigated and analyzed: preprocessing of ECG signals, extraction of personally identifiable features, generation of quantified encryption keys from ECG signals, reproduction of ECG encryption keys under time-varying noise, and new security applications based on ECG signals. The cryptosystem can be used as a security technology to protect users from hacking, information leakage, and malfunctioning attacks in wearable/implantable medical devices, wireless body area networks, and mobile healthcare services.
최근 생체 인증(Biometrics) 기술이 모바일 핀테크(Fin-TECH)와 결합하면서 '화려한 부활'을 꿈꾸고 있다. 출입 통제, 근태 관리 등 일부 특수 보안 용도에 머물던 생체 인증이 모바일 결제의 새로운 본인인증 서비스로 잇따라 채택되면서 대중화의 물꼬를 트기 시작한 것. 생체 인증은 사람마다 고유한 신체적 특징을 '암호'로 사용해 개인을 인증하는 기술이다. '생체 인식'으로 불리기도 한다. 이제 지문을 넘어 홍채, 손 모양, 혈관 구조, 얼굴, 목소리, 심박 수, 뇌파 등 다양해지고 있는 추세다.
지문 데이터를 광시각암호에 적합하게 Secret Sharing하고 Share 데이터의 일부를 공개된 네트워크로 전송하고 지문의 소유자가 나머지 Share를 소유하고 있다가 필요 시 지문과 함게 Share를 제시하여 본인임을 인식시키는 광시각암호 기반의 생체정보보호 방범을 제안한다.
최근 드론으로 극한 환경에서 범죄 수배자 및 실종자를 탐색하는 시도가 활발하다. 이때 생체 인증 기술인 얼굴 인증 기술을 사용하면 탐색 효율이 높아지지만, 암호화되지 않은 인증 프로토콜 적용 시 생체 정보 유출의 위험이 있다. 본 논문에서는 드론이 수집한 얼굴 이미지 템플릿을 암호화하여 안전하게 인증할 수 있는 효율적인 생체 인증 프레임워크인 DF-PPHDM(Privacy-Preserving Hamming Distance biometric Matching for Drone-collected Facial images)을 제안한다. 수집된 얼굴 이미지는 암호문 형태로 서버에 전달되며 서버는 기존 등록된 암호화된 템플릿과의 Hamming distance 분석을 통해 검증한다. 제안한 DF-PPHDM을 RaspberryPI 4B 환경에서 직접 실험하여 분석한 결과, 한정된 리소스를 소유한 드론에서 효율적인 구현이 가능하며, 인증 단계에서 7.83~155.03 ㎲ (microseconds)가 소요된다는 것을 입증하였다. 더불어 서버는 드론이 전송한 암호문으로부터 생체 정보를 복구할 수 없으므로 프라이버시 침해 문제를 예방할 수 있다. 향후 DF-PPHDM에 AI(Artificial Intelligence)를 결합하여 자동화 기능을 추가하고 코드 최적화를 통해 성능을 향상시킬 예정이다.
IT 기술과 의료기술이 융합되면서 환자의 체내에 의료장비를 부착한 환자의 수가 증가하고 있다. 그러나 환자의 생체정보를 제 3자가 악의적으로 도청 및 변경하는 문제점이 발생하고 있다. 본 논문에서는 환자와 병원관계자 사이에서 환자의 생체정보를 제3자가 도청하거나 변조없이 키를 공유하도록 양자 암호 기반의 키 분배 모델을 제안한다. 제안 모델의 양자 정보는 메시지 직접전달보다는 임의의 비트들을 전달하여 키를 공유하는 one-time pad 키를 사용한다. 또한, 제안 모델은 체내삽입장치의 생체정보가 제3자에게 불필요하게 노출되지 않아 환자의 익명성을 보장받는다.
본 논문에서는 콘포칼 구조의 광학계를 이용하여 생체신호인 조상(nail bed)패턴을 추출하고 그를 암호키로 이용해 암호 키(key)의 고의적 양도나 부정사용을 방지해 높은 보안성을 갖는 광 암호화 및 복호화 방법을 제안한다. 또한 암호화된 영상은 생체정보를 포함하고 있기 때문에 영상정보의 진위여부를 개인의 인증(authentication)을 통해서 가려낼 수 있다.
암호 기술은 보안에 있어 필수적인 요소이며, 암호 키는 암호기술의 안전성에 있어 가장 핵심적인 요소이다. 시스템의 보안을 위해서는, 암호 키를 안전하게 생성하고 관리하는 것이 중요하다. 생체정보 같은 민감한 데이터를 주고받는 다양한 경량 디바이스나 센서들로 구성된 IoT 환경에서도, 암호 키는 중요한 보안 요소이다. IoT 기술이 발전하면서, 일반 PC나 스마트폰이 아닌 경량 디바이스에서도 일반적인 인터넷 환경에서 활용되는 통신프로토콜 및 보안기술들이 활용된다. 특히, 가장 많이 이용되는 TLS 프로토콜은 IoT 환경에서도 활발히 이용되고 있다. 본 논문에서는 보안프로토콜 TLS의 키 생성 과정을 분석하고 IoT 환경에서 자주 활용되는 라이브러리를 조사하였다.
생체 암호 시스템에서 키로 사용하는 인간의 생체 특징은 외부 환경이나 인간적 요소를 포함하고 있기 때문에 항상 같은 개수, 같은 값의 데이터를 얻을 수 없는 불확실성을 가지고 있다. 퍼지볼트 체계 (Fuzzy vault scheme) [1]는 이러한 불확실성을 가지고 있는 데이터의 특성을 효과적으로 반영 할 뿐만 아니라, 등록된 생체 데이터의 보안을 보장해 주는 알고리즘으로서 얼굴, 지문이나 홍채와 같은 단일 생체 특징으로의 적용 방법이 소개되어 왔다 [2,4,5]. 본 논문에서는 퍼지볼트 시스템의 인식 성능을 높이기 위해 이러한 단일 생체 데이터의 불확실성을 보완할 수 있는 다중 생체 특징 (얼굴과 지문) 데이터를 퍼지볼트 체계에 적용하는 방법을 제안하고 실효성을 검증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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