지문은 개인마다 서로 다르고 평생 변하지 않는 특성이 있다. 그리고 식별 성능에 대한 신뢰도와 보안성이 높아 여러 생체인식분야에 보편적으로 적용되고 있으며 본인임을 인증할 수 있는 가장 우수 한 방법으로 주목받고 있다 본 논문에서는 현재 빠른 속도로 발전하고 대중화되어 가고 있는 인터넷에 기반한 전자상거래, 인터넷뱅킹, 주식거래, 쇼핑몰 등의 서비스 이용시 본인인증의 신뢰도를 높이기 위해 웹 사이트 로그인에 개인 지문인증을 적용한다. 본 논문에서 구현한 지문인증을 이용한 웹 사이트 로그인 시스템은 지문인증을 위한 임베디드 모듈, 웹 서버, 그리고 웹 사이트로 구성된다. 본 논문에서는 지문인증을 웹 서버에서 수행하는 기존 시스템과는 달리 클라이언트 측에서 지문인증을 수행함으로써 서버의 부하를 줄일 수 있게 하였다. 그리고 지문인증의 성공 없이는 웹 사이트 로그인을 차단함으로써 본인인증이 필요한 인터넷 서비스의 신뢰도를 높이 수 있을 것이다.
최근 바이오메트릭 센서를 내장한 스마트폰 및 모바일 기기의 보급으로 바이오메트릭 인증에 대한 사람들의 관심이 증대되고 있다. 지문 인식은 사람마다 고유한 지문 정보를 이용하여 사용자를 인증하는 것으로 다른 바이오메트릭 인증 방법에 비하여 상대적으로 비용이 저렴하고 인식률이 높아 많은 응용에 적용된다. 하지만 사람의 지문은 실리콘 또는 젤라틴과 같은 물질을 이용해 쉽게 위조가 가능한 단점이 있다. 따라서, 지문인식용 센서는 온도, 빛 등의 2차적인 인증 수단을 함께 측정할 수 있어야 하는데, 이 경우 비용이 많이 들게 된다. 본 연구에서는 인증길이(지문인식을 위해서 스캔한 시간)와 지문인식에 사용된 손가락을 2차적인 인증 수단으로 사용하여 위조 지문 공격에 대응할 수 있는 지문 인증 기법을 제안한다. 제안한 기법은 2차 인증을 위한 키패드 기반의 패스워드 입력 부담을 줄일 수 있고 경제적이다.
본 논문에서는 다양한 응용 분야에 이용되는 스마트 카드의 보안성을 높이기 위하여 스마트 카드와 무선 단말기, 무선 단말기와 사용자간의 인증을 구분하여 설계하였다. 기존의 스마트 카드와 지문을 이용한 인증 시스템은 스마트 카드내의 지운 정보의 유출이나 스마트 카드 상에서 지문 매칭시 현실적인 문제뿐 안 아니라 카드와 단말기 양측을 모두 인증하는데 어려움이 있었다. 그래서 본 논문은 기존의 스마트 카드와 단말기의 양방향 인증 등을 이용하지 않고, 스마트 카드가 무선 단말기를 인증한 다음. 우선 단말기에 부착된 지문 센서를 이용해 입력된 사용자의 지문 정보로 단말기가 사용자 인증을 하도록 하였다. 제안된 인증 시스템은 스마트 카드 및 지문을 이용하여 사용자측(스마트 카드와 카드 소유자)과 단말기간의 상호인증을 제공한다. 이러한 이중 인증 메카니즘을 무선 인터넷 환경에서 보다 안전한 인증 시스템을 제공할 수 있을 것이다.
지문인식을 통한 생체인증 방식은 스마트 기기의 인증방법들 중 가장 보편화된 인증 방식이다. 하지만 사용자를 구별하는 유일한 인증 방식으로 발전하기에는 완벽한 생체인증 수단이라고 단정 지을 수 없다. 다수의 손가락을 등록함으로 인한 보안성의 하락이나 지문의 손상으로 인한 정확성을 보장할 수 없기 때문이다. 본 논문은 DFS(Display Fingerprint Solution) 기술이 적용된 터치스크린만으로도 지문 인식이 가능한 멀티 핑거 인증 방법 대해 제안한다. 무엇보다 사용자의 복잡한 지문이미지를 획득하고 이를 중첩시킨 후 간섭무늬를 발생시킨 후, 이를 통해 보안 이미지나 무늬를 획득해 사용자를 구별하는 보다 강화된 인증 방식을 제안한다. 본 논문이 제안하고자 하는 방안은 기존의 단순한 지문 이미지 획득보다 고차원적인 데이터를 생성할 수 있는 점을 중심으로 이루어진다.
지문은 사람에 있어서 유일한 특징과 변하지 않는 특성으로 인하여 개인의 인증이나 식별에 많이 사용되고 있다. 이러한 특성을 가진 지문을 스마트 카드의 인증과정에 이용함으로서 보안성을 높이고 사용에 편리함을 추가할 수 있다. 본 논문에서는 지문의 특징점 추출 과정과 매칭 방법 그리고 자바카드에 지문을 등록하는 프로토콜과 인증하는 프로토콜을 제시하고 구현하였다.
본 논문에서는 지문 인식에 있어서 정확한 특징점 추출이 가능하도록 지문 이미지의 전처리를 개선하는 새로운 방법을 제안하였다. 지문 이미지는 자동 지문인증 시스템의 인증률 향상에 가장 중요한 요소이다. 본 논문에서는 방향지향성 필터에 기초한 새로운 전처리 알고리즘을 적용하여 지문 이미지의 유효 융선 벡터와 융선 확률을 이용하여 품질이 낮은 지문 이미지를 지문인식에 더 적합하도록 품질을 항상시켰다. 품질이 좋지 않은 지문 이미지는 융선 구조가 불명확하고, 융선 사이에 잡음 점들이 많이 포함되어 있기 때문에 제안된 지문 이미지 향상 알고리즘을 통해서 그 잡음이 제거되고 융선이 더 선명하게 추정되었다. 이로 인하여 융선의 지역적 방향과 주파수를 더 정확히 추출 할 수 있다. 이 결과는 지문인식의 후처리 알고리즘에서 특징점을 정확하게 추출 할 수 있게해준다. 아울러 가짜 특징점이 생길 확률이 낮아지므로 이를 제거 할 때 함께 없어지는 진짜 특징점 수도 감소 시켜 준다. 두 가지 방법으로 이루어진 실험에서는 반도체 지문센서로부터 얻어진 이미지를 이용한 인증률 테스트의 향상도 측정방법과, IEEE 공인인증 데이터베이스인 FVC2002 DB3 지문이미지 데이터를 이용하여 기존의 알고리즘과 제안된 알고리즘의 인증률을 측정하였다.
의약분업의 시작으로 환자의 약국에서의 대기 시간을 줄이기 위한 전자처방전이 활성화될 것이 예상되지만, 의사가 전자처방전 작성에 할애하는 노동력을 줄이기 위한 방법과 전자처방전의 신뢰성과 전송상의 환자 동의 여부를 증명하는 방식이 현재까지 나타나고 있지 않다. 본 연구에서는 이 문제를 지문인증, 음성인식과 압축기술을 이용하여 해결하는 방식을 제안하며, 실제적 구현을 통하여 그 타당성을 제시하였다. 실제 실험실 수준에서 시험한 결과 일반저긴 전자처방전에 비하여 처방전 작성시간이 20% 정도 절감되었으며, 복잡한 복약 지도의 경우에는 더욱 효과적일 것이다. 본 시험에서는 온라인 지문인증에 소요되는 시간은 제외하였다.
지문은 사람에 있어서 유일한 특징과 변하지 않는 특성으로 인하여 개인의 인증이나 식별에 많이 사용되고 있다. 이러한 특성을 가진 지문을 스마트카드의 인증과정에 이용함으로써 보안성을 높이고 사용에 편리함을 추가할 수 있다. 본 논문에서는 스마트카드와 서비스시스템 간에 지문을 이용한 인증시스템을 제안하였다. 제안된 시스템은 카드와 서비스시스템이 각각 특징점 정보와 방향성정보를 매칭 함으로서 스마트카드의 계산부하를 줄일 수 있고, 본인 거부율과 타인 수락율의 오류를 줄일 수 있다.
핀테크 환경에서 스마트 폰을 이용한 금융거래가 활발하게 이루어지고 있다. 안전한 금융거래를 위해 사용자 인증 기술이 필수적이다. 기존 보안 키패드를 통한 PIN 인증은 입력 편리성이 좋지만, 보안성이 떨어지고 취약점이 존재한다. 생체인증 기법은 보안성이 안전하지만 오탐 및 미탐 인증 가능성이 있다. 이를 보완하기 위해 2-factor 인증을 사용한다. 본 논문에서는 생체인증 기법을 적용한 PIN 입력을 통해 편리성과 보안성을 높일 수 있는 1.5-factor 인증을 제안하고자 한다. 지문인증의 안정성과 2~4번의 PIN 입력을 통해 편리성을 제공하여 안전한 금융거래가 가능하다. 제안기법은 PIN 입력 시 생체인증을 동시에 수행하므로 PIN 입력할 때 터치하는 영역에 지문인식을 적용하는 방식이다. 보안이 요구되는 경우 높은 안전성이 요구되는 상황에서는 추가적인 PIN 입력을 통해 입력 편리성을 보장하면서 사용자 인증을 수행하여 안전한 금융거래가 가능하다.
스마트 기기에서 지문 인증은 가장 널리 쓰이는 생체 인증 방식이지만 스마트 기기의 특성에 의해 위조 지문에 취약하다. 본 논문에서는 먼저 기기 사용 후 남은 지문 흔적인 스머지를 활용하여 정당한 사용자의 협조 없이 위조 지문을 만들고 실제 상용 스마트폰의 지문 인증 통과가 가능함을 검증하였다. 이러한 스머지 기반 공격을 방지하기 위한 기술적 대응 방법으로 터치 스크린 위에서 지문 인증을 수행하고 UI를 옆으로 끌어서 지문 흔적을 제거하는 방법인 under-screen Touch ID with slide bar가 제안된 바 있다. 본 논문에서는 앞서 제안한 공격 방법과 이에 대한 대응 방법에 관한 사용자 인식을 61명 규모 사용자 설문 연구를 통해 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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