RFID는 정보통신 외에 물류, 유통, 교통, 환경 등 다양한 분야에 적용될 수 있기에 유비쿼터스 시대에 없어서는 안 되는 기술로 각광받고 있다. 하지만 최근들어 RFID 보안의 무제가 거론되고 있어서 RFID의 정보보가 필요하게 되었다. 본 논문에서는 RFID 태그에 얼굴 생체 특징 정보를 효율적으로 저장하여 인증성을 보장하고 개인의 정보를 보호할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 데이터양이 많은 생체 특징 정보를 개선된 선형판별 분석방법을 이용하여 특징 정보 차원을 감소시킴으로써 데이터양을 효과적으로 줄여 RFID 태그의 적은 메모리 영역내에 특징 정보를 저장하였다. 실험결과 사용자 인증율이 92%를 보였으며, 출입통제 시스템 및 전자 신분증 등에 활용 가능한 시스템으로 적용 가능할 것으로 보인다.
본 논문에서는 사용자 인증시스템에서 인식결과에 대한 예측이 가능한 품질평가모델을 설계하고 분석한다. 제안하는 품질평가기법은 다중고유얼굴 정보에 T-검정과 같은 소표본 분석법을 적용하여 CIMR(Confidence Interval Matching Ratio)이라는 품질 값이 결과로 나타나도록 설계하였으며, 이 CIMR 기반의 품질평가기법을 이용하여 서로 다른 바이오정보간의 차별성이 잘 나타나는지 향후 보편화될 멀티바이오정보 환경을 고려하여 실험하였다. 또한 획득한 바이오정보의 인증결과에 대한 예측가능성 실험은 T-검정기반의 CIMR에 내포되어있는 평균 $\bar{X}$ 와 분산 $s^2$을 이용하였으며, 사용자인증 결과에 대한 예측은 최대 88%정도의 정확도를 보인다.
본 논문에서 개개인의 인증을 위한 그래프 이론을 사용한 손등 표면의 정맥 패턴의 인식을 알고리즘을 제안하였다. 개인 고유의 손 정맥 패턴의 데이터이미지를 사용하여 우리는 기대되는 응답의 측정을 위한 그래프 이론의 틀 내에서 매칭 알고리즘을 사용했다. 전처리과정을 통해 캡쳐된 이미지는 좀 더 날카롭고 명료하게 변환하였으며 세선화하였다. 세선화 후 이 이미지는 다시 정규화하여 노드와 에지셀을 갖춘 그래프를 만들었다. 이 정규화된 그래프는 인접 매트릭스를 만들 수 있었으며, 개개인의 정맥 패턴으로 부터 각각의 인접 매트릭스는 달랐다. 우리는 개인의 정맥 패턴은 실험을 통해 생체인식의 새로운 방법으로 접근할 수 있었다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제5권10호
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pp.1783-1798
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2011
Recently, a cryptographic construct, called fuzzy vault, has been proposed for crypto-biometric systems, and some implementations for fingerprint have been reported to protect the stored fingerprint template by hiding the fingerprint features. In this paper, we implement the fuzzy fingerprint vault, combining fingerprint verification and fuzzy vault scheme to protect fingerprint templates. To implement the fuzzy fingerprint vault as a complete system, we have to consider several practical issues such as automatic fingerprint alignment, verification accuracy, execution time, error correcting code, etc. In addition, to protect the fuzzy fingerprint vault from the correlation attack, we propose an approach to insert chaffs in a structured way such that distinguishing the fingerprint minutiae and the chaff points obtained from two applications is computationally hard. Based on the experimental results, we confirm that the proposed approach provides higher security than inserting chaffs randomly without a significant degradation of the verification accuracy, and our implementation can be used for real applications.
현재 사용자 인증에는 지식기반(ID/PW 등)인증과 생체기반(홍채/지문/정맥 인식 등)인증, 소유기반(OTP, 보안카드 등)인증 등 다양한 종류의 기술을 사용하고 있다. 지식기반 인증인 ID/PW인증 기술은 구현 및 유지 보수 비용이 적게 들며, 사용자에게 익숙한 방식이라는 장점에도 불구하고 해킹 공격에 취약하다는 단점을 가지고 있다. 다른 인증 방식들은 ID/PW인증기술에서의 취약점을 해결하였지만, 초기 구축비용과 유지보수시 비용이 많이 발생한다는 점과 재발급 시 번거로운 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 기존의 ID/PW기반 인증 기술보다 보안성과 편리성을 증진시키고, 인증에 사용되는 기기에 제약이 없는 사용자 인증을 안전하게 할 수 있는 방안을 제안한다.
생체 정보 인식은 사용자의 인증을 위한 수단으로써 많은 연구가 진행 되어 오고 있다. 그 중 얼굴 인식 분야에서 특성벡터를 이용한 사용자의 얼굴 인식 기법이 존재한다. 이 기법은 전체 얼굴 데이터 집합에서 벡터 공간을 만들어 내고 생체정보 템플릿을 사상시켜 추상화된 데이터를 생성하는 기법이다. 그러나 생체 정보의 보안성을 일컫는 개념인 취소 가능한 특성(Cancelable Feature)을 기대 할 수 는 없다. 이 논문에서는 특성 벡터를 이용한 얼굴 인증 시스템에서 변환된 생체정보 데이터의 복원에 대한 보안 문제를 지적하고, 예상 가능한 공격 시나리오를 실험을 통해 보인다.
인터넷을 통한 통신환경은 연결 가능한 사물들 간에 효율적인 통신을 제공한다. 이런 환경에서의 정보통신은 우리에게 편리함을 제공하기는 하나 여러 형태의 보안위협이 도사리고 있는 실정이다. 인터넷을 이용하여 원격으로 접속하여 제공받는 서비스에 존재하는 보안위협 중 대부분은 전송되는 정보의 유출과 클라이언트 서버 간 인증에 대한 손실이다. 2016년 Ahmed 등이 스마트카드를 이용한 안전한 경량급 사용자 인증 스킴을 제안하였다. 그러나 Kang등이 제안한 논문에서 그들이 제안 프로토콜은 identity guessing attack에 취약하고 session key confirmation을 달성할 수 없다는 것을 주장하였다. 본 논문은 Ahmed 등이 제안한 논문의 취약점을 개선하여 더욱 안전하고 효율적인 경량급 사용자 인증 스킴을 제안하였다.
본 논문에서는 주거지 내의 재실자의 행동을 분류하기 위한 LSTM 모델을 개발하는 연구에 대해 다룬다. 다중센서의 구성은 실내 공기질을 측정하는 IAQ(Indoor air quality) 센서, 재실감지 및 위치를 추적하는 UWB 레이더, 재실자의 생체정보를 측정하기 위한 Piezo 센서로 구성되며 실제 주거환경과 유사한 실험환경을 구축하여 외출, 재실, 요리, 청소, 운동, 수면 등의 재실자 행동 데이터를 수집한다. 수집한 데이터를 이상치와 결측치를 전처리 후 LSTM 모델을 사용하여 재실자 행동 분류 모델의 정확도, 민감도, 특이도, 그리고 T1스코어를 계산 후 평가한다.
최근 모바일 디바이스와 휴대기기의 발달로 원격접속이 늘어남에 따라 보안의 중요성도 점차 증가되었다. 그러나 기존 패스워드나 패턴과 같은 보안 프로그램은 지나치게 단순할 뿐 아니라 다른 사용자가 쉽게 취득하여 악용할 수 있다는 단점이 있다. 생체인식을 활용한 보안 시스템은 보안성이 강화 되었지만 위조 및 변조가 가능하기 때문에 완전한 해결책을 제시하지 못한다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 지문인식과 패스워드를 결합하여 보안성을 향상시킬 수 있는 방안을 연구하였다. 제안한 시스템은 하나의 지문이 아니라 다수의 지문을 이용하는 방법으로, 사용자가 패스워드를 입력할 때 여러 지문 중에서 정확한 지문의 순서를 제공하도록 한다. 오늘날 스마트폰은 패스워드나 패턴, 지문을 이용할 수 있지만 패스워드의 강도가 낮거나 패턴이 쉽게 노출되는 등의 문제가 있다. 반면에 제안한 시스템은 다양한 지문의 이용과 패스워드의 연계, 또는 다른 생체인식 시스템과 연결함으로써 매우 강력한 보안장치가 될 수 있다.
본 논문에서는 블록체인의 분산 ID(DID, Decentralized ID)를 적용하기 위한 생체인증 리모콘(Remote Control, Remocon) 기반의 IPTV 통신사가 다양한 홈 쇼핑 방송사와 연동하는 FIDO(Fast IDentity Online) 거래인증 플랫폼을 제안한다. 이때, DID 기반의 스마트 리모콘은 개인 식별을 위한 생체인식 기법을 적용한다. 이러한 개인별 DID 스마트 리모콘은 분산 ID 블록체인을 적용함으로서, 홈 쇼핑 시청자가 채널 변경정보의 분석을 통해 신뢰성 높은 시청률 조사를 가능하게 한다. 아울러, 스마트 리모콘은 홈쇼핑 채널에서 상품구매 정보이력을 활용함으로서, IPTV의 홈 쇼핑 시청자가 다 채널에서 방송된 동일 상품정보를 블록체인 기법으로 공유 및 제품 특성을 비교할 수 있게 된다. 이로써 홈 쇼핑 시청자가 FIDO2.0 거래인증의 확인을 위한 실시간 온라인 접속결과를 확인함으로서, IPTV 통신사는 다수의 홈 쇼핑 방송사와 시청자용 DID 스마트 리모콘을 통해 홈 쇼핑 주문/결제 정보를 원스톱(One-stop)으로 처리할 수 있다. 또한, IPTV 통신사는 FIDO 거래인증 플랫폼을 통한 홈쇼핑 고객의 편익과 방송사의 결제부담을 경감하는 효과를 기대할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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