육안검사, 지문융선의 특징점 비교 및 자동지문식별시스템의 특징점 검색기능을 이용해 잉크젯 프린터로 인공잠재지문을 반복적으로 출력해도 인공잠재지문이 균질하고 일관성 있게 출력된다는 것을 입증하였다. 표준잠재지문 출력용 master fingerprint pattern은 살아있는 사람의 지문을 종이에 찍은 후 이를 스캐너로 스캔하여 만들었고 Adobe Photoshop CS 5의 output level 조절기능을 이용해 이 master fingerprint pattern의 세기를 조절하였다. 인공 표준잠재지문은 master fingerprint pattern을 인공땀으로 채운 잉크젯 프린터 카트리지로 출력하는 방법으로 만들었다. 인공땀으로 출력한 표준잠재지문은 ninhydrin과 1,2-Indandion(1,2-IND)/$ZnCl_2$로 처리하여 현출하였다. 두 시약으로 현출한 지문을 육안으로 검사한 결과 잉크를 묻혀 찍은 원지문에 있는 특징들이 표준잠재지문에서도 동일하게 나타나는 것을 확인할 수 있었다. 인공땀을 이용하여 표준잠재지문 100점을 출력한 후 이 중 50점은 ninhydrin으로, 나머지 50점은 1,2-IND/$ZnCl_2$로 처리하여 현출한 후 AFIS의 연산기능을 이용해 특징점을 검색한 결과 ninhydrin으로 현출한 지문은 $52.4{\pm}2.4$개(range = 48~56), 1,2-IND/$ZnCl_2$로 처리한 지문은 $50.2{\pm}1.9$개(range = 47~53)의 특징점이 검색되었다. 이처럼 표준편차가 적게 나타난 점으로 보아 인공적으로 만든 표준잠재지문은 반복적으로 균질하게 출력된다는 것을 알 수 있었다.
이전의 선행연구에서 제시된 인공 잠재지문 수용액은 실제 잠재지문 현출력에서 부족한 결과를 보였다. 이에 본 연구에서는 지질 성분을 개선하여 실제 지문 조성과 유사한 인공 잠재지문 수용액을 개발하였다. 아미노산 수용액과 지질 수용액을 부피 비 3:2, 4:1, 5:1, 8:1, 10:1, 20:1로 혼합하여 일정량을 다공성 표면인 종이와 비다공성 표면인 슬라이드 글라스에 떨어뜨린 후 각각 Oil red O, Cyanoacrylate 기법 및 Basic yellow 40 염색을 적용하여 현출하였다. 지질의 농도가 감소할수록 현출력 또한 감소하였지만, 두 종류의 표면 및 모든 농도에서 충분히 육안으로 식별되었다. 또한 기존에 제시된 인공 잠재지문 수용액과 비교하였을 때 지질 반응성 지문 현출 시약에 대한 반응성이 현저히 높은 것을 확인할 수 있었다. 향후 본 인공 잠재지문 수용액을 지문 융선대로 프린팅하여 실제 잠재지문과 조성이 유사한 인공 잠재지문을 제작하여 지문 연구에 대한 정량적인 샘플 제작이 가능할 것으로 기대된다.
일반적인 지문 인식기에서 이용되는 미뉴셔 특징은 표현 공격에는 강건하지만 오 정합률이 상대적으로 높다는 약점이 있다. 따라서 미뉴셔 특징은 스켈리톤 영상과 함께 이용되는 경향이 있다. 보통 지문의 미뉴셔 특징에 대한 보안 취약성 연구는 많이 진행되어 있으나 스켈리톤에 대한 취약성 연구는 미약한 형편이므로 본 연구에서는 스켈리톤에 대한 표현 공격의 취약성을 분석하고자 한다. 이를 위해, 본 연구에서는 지문의 스켈리톤으로부터 학습 알고리즘을 사용해 원래의 지문을 복구하는 방법을 제시한다. 본 논문에서 제시된 방법은 기존의 Pix2Pix 모델에 잠재 벡터를 추가한 새로운 학습 모델인 Pix2Pix을 제안하여, 보다 자연스러운 지문을 생성한다. 본 논문의 실험 결과에서는 제시된 학습 알고리즘을 이용해 원래의 지문을 복원한 다음, 복원된 지문을 지문 인식기에 입력시켜 높은 인식률을 달성하였다. 그러므로 본 연구는 스켈리톤을 함께 이용하는 지문 인식기는 표현 공격에 취약함을 검증하였다. 본 논문에서 제시된 접근방법은 지문 인식 및 복원, 비디오 보안, 생체 인식 등과 연관된 많은 실제적인 응용 분야에서 유용하게 사용될 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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