International journal of advanced smart convergence
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제10권3호
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pp.33-40
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2021
Recently, wearable computers equipped with various biosensors such as smart watches, smart bands, and smart patches that support daily health management of users as well as patients have been released. Users of wearable computers such as smart watches face various difficulties in performing biometric information processes such as data sensing, collection, transmission, real-time analysis, and feedback in a weak wireless and mobile biometric information service environment. In particular, the biometric information collection interface is an important basic process that determines the quality and performance of the entire biometric information service. So far, research has focused on sensing hardware and logic. This study intensively considers the interface method for effectively sensing and collecting raw biometric information. In particular, the process of collecting biometric information is designed and analyzed from the perspective of periodicity. Therefore, we propose an efficient and stable periodic collection method.
최근 사물 인터넷 기술의 활용을 통해 가축 및 축사 관련 빅데이터 축적이 가능해 졌다. 이러한 빅 데이터를 기반으로 다양한 기계학습방안들이 가축관리에 적용되어 축산농가의 생산성을 크게 향상시키고 있다. 본 연구에서는 현재 가장 주목받고 있는 기계학습 기술인 딥러닝을 적용한 질병개체 파악방안을 제안한다. 제안한 방안에서는 정상상태와 질병상태의 가축들이 섞여있는 환경에서 상태에 따라 다른 생체데이터 특성을 지닐 때 심층신경망을 이용하여 가축의 상태를 분류한다. 제안 방안은 가축 생체데이터의 통계적 특성을 모르는 상황에서도 학습을 통해서 가축의 상태를 정확하게 분류할 수 있다. 질병개체의 정확한 파악은 구제역과 같은 전염성 질병을 예방하는데 큰 도움이 될 수 있다.
퍼지 추출기는 노이즈가 섞여 입력값이 항상 같지 않은 생체 데이터로 키를 생성하여 생체 정보 노출 없이 안전하게 인증을 수행하는 바이오-암호화 기술이다. 그러나 한 사용자가 생체 데이터를 여러 서버에 등록할 경우 퍼지 추출기의 인증 과정에서 키를 올바르게 추출하기 위해 공개되는 정보인 보조 데이터에 대한 다양한 공격으로 키가 노출될 수 있다. 따라서 여러 서버에 같은 사람의 생체 데이터를 등록해도 안전한 재사용 가능한 퍼지 추출기에 관한 연구가 많이 이루어지고 있으나, 현재까지 제시된 연구들은 키 길이가 늘어남에 따라 키를 복구하는 과정의 횟수가 점진적으로 증가하여 효율적이지 않고 보안성 높은 시스템에 적용하기 힘들다. 이에 본 논문에서는 키 길이가 늘어나도 인증 과정의 수행 횟수가 같거나 비슷한 LWE 기반의 효율적이고 재사용 가능한 퍼지 추출기를 설계하였고, 제안 기법이 Apon et al.[5]이 정의한 재사용의 안전성을 만족함을 보였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제7권8호
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pp.2010-2026
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2013
The combination of biometrics and cryptography gains a lot of attention from both academic and industry community. The noisy biometric measurement makes traditional identity based cryptosystems unusable. Also the extraction of key from biometric information is difficult. In this paper, we propose an efficient biometric identity based signature scheme (Bio-IBS) that makes use of fuzzy extractor to generate the key from a biometric data of user. The component fuzzy extraction is based on error correction code. We also prove that the security of suggested scheme is reduced to computational Diffie-Hellman (CDH) assumption instead of other strong assumptions. Meanwhile, the comparison with existing schemes shows that efficiency of the system is enhanced.
최근 스마트폰을 이용한 인터넷뱅킹, 전자금융 서비스 및 인터넷전화 서비스 등을 이용할 수 있다. 스마트폰을 이용할 경우 보다 강화된 사용자 인증 기능이 제공되어야 한다. 본 연구에서는 스마트폰을 이용하여 각 사용자 얼굴 정보와 같은 바이오메트릭 ID 정보를 이용하여 일회용 패스워드를 생성하는 메커니즘을 구현하였다. 스마트폰내 카메라 모듈을 이용하여 얼굴 이미지를 캡춰하여 서버로 전송하면 서버에서는 일회용 바이오메트릭 ID를 생성하도록 하였다. 그리고 이를 기반으로 클라이언트에서 일회용 패스워드를 생성하는 시스템을 개발하였다. 본 연구에서 제시한 기법을 이용할 경우 스마트폰 기반 SIP 서비스에서의 사용자 인증을 보다 강화할 수 있다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권1호
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pp.221-237
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2016
The wireless body area networks (WBANs) consist of wearable computing devices and can support various healthcare-related applications. There exist two crucial issues when WBANs are utilized for healthcare applications. One is the protection of the sensitive biometric data transmitted over the insecure wireless channels. The other is the design of effective medical management mechanisms. In this paper, a secure medical information management system is proposed and implemented on a TinyOS-based WBAN test bed to simultaneously address these two issues. In this system, the electronic medical record (EMR) is bound to the biometric data with a novel fragile zero-watermarking scheme based on the modified visual secret sharing (MVSS). In this manner, the EMR can be utilized not only for medical management but also for data integrity checking. Additionally, both the biometric data and the EMR are encrypted, and the EMR is further protected by the MVSS. Our analysis and experimental results demonstrate that the proposed system not only protects the confidentialities of both the biometric data and the EMR but also offers reliable patient information authentication, explicit healthcare operation verification and undeniable doctor liability identification for WBANs.
In this paper, by managing the biometric data is changed with the passage of time, a systematic and scientifically propose a framework to increase the bio-vector generation efficiency of the smart health care. Increasing the development of human life as a medicine and has emerged smart health care according to this. Organic and efficient health management becomes possible to generate a vector when the biological domain to the wireless communication infrastructure based on the measurement of the health status and to take action in accordance with the change of the physical condition. In this paper, we propose a framework to create a bio-vector that contains information about the current state of health of the person. In the proposed framework, Bio vectors may be generated by collecting the biometric data such as blood pressure, pulse, body weight. Biometric data is the raw data from the bio-vector. The scope of the primary data can be set to active. As the collecting biometric data from multiple items of the bio-recognition vectors may increase. The resulting bio-vector is used as a measure to determine the current health of the person. Bio-vector generating the proposed framework, it can aid in the efficiency and systemic health of healthcare for the individual.
가변생체인식 방법 (Cancelable Biometrics)은 생체정보의 도난이나 도용으로부터 강인하며 재생성 가능한 생체템플릿을 제공하는 높은 보안성을 갖는 생체 인식방법이다. 본 논문은 가변얼굴인식 방법의 하나로써 얼굴생체템플릿을 나머지에 기반하여 이진화하는 방법을 제안한다. 이진화를 위한 입력 값으로, 우리의 기존 연구 결과로서의 가변얼굴템플릿을 이용하였다. 이 가변얼굴템플릿은 상이한 두 개의 형상 기반의 얼굴특징추출 방법 (Appearance based face recognition)을 이용하여 두 개의 얼굴특징벡터를 추출하고, 추출된 두 개의 얼굴특징벡터를 재배열 후 합하여 얻어진다. 우리의 기존방법으로 얻어진 얼굴특징벡터는 실수 값을 갖기 때문에 저장 시 기존의 암호화 방법과의 접목이 힘들며 원래의 생체정보 노출에 대한 잠정적인 위협이 될 수 있다. 본 논문의 나머지에 기반한 이진화 방법은 우리의 기존 가변얼굴템플릿에서 부분정보인 나머지를 이용하여 이진비트열을 생성하므로 향상된 보안성을 제공한다. 또한 본 논문의 이진화 기법은 합해진 특징벡터의 통계적인 특징으로부터 정의된 보조정보 (Helper data)를 이용하여 높은 인식 성능을 갖는다. 제안방법은 보조정보가 노출된 경우에서도 이진화된 가변얼굴템플릿이 원 얼굴특징벡터보다 향상된 인식성능을 보장한다. 제안하는 방법은 the extended YALEB face database를 이용하여 성능과 보안성에 대하여 평가 하였다.
Although the PKl-based user authentication solution has been widely used, the security of it can be deteriorated by a simple password. This is because a long and random private key may be protected by a short and easy-to-remember password. To handle this problem, many biometric-based user authentication solutions have been proposed. However, protecting biometric data is another research issue because the compromise of the biometric data will be permanent. In this paper, we present an implementation to improve the security of the typical PKI-based authentication by protecting the private key with a fingerprint. Compared to the unilateral authentication provided by the typical biometric-based authentication, the proposed solution can provide the mutual authentication. In addition to the increased security, this solution can alleviate the privacy issue of the fingerprint data by conglomerating the fingerprint data with the private key and storing the conglomerated data in a user-carry device such as a smart card. With a 32-bit ARM7-based smart card and a Pentium 4 PC, the proposed fingerprint-based PKI authentication can be executed within 1.3second.
최근 지문, 얼굴 및 홍채 등과 같은 생체정보를 이용하는 정보 전송 및 처리에 관한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 지금까지 연구 및 개발된 결과를 볼 때, 많은 생체 정보 시스템이 생체 정보의 가공과 전송에 있어서 개별적인 포맷과 인터페이스를 사용하고 있는 경향이 많다. 이로 인하여 생체 정보의 상호 공유, 호환성 및 상호운용성 등과 같은 문제점이 발생하고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여, 본 논문에서는 서버-클라이언트 환경에서 생체정보의 처리 및 전송을 위하여 XML 기술(XCBF, SOAP 등)을 활용하는 연구를 하였으며, 그 결과에 따른 XML 형식의 생체정보 전송 및 처리 방식을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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