Min Woo Kim;Il Hwan Kim;Jaehyoun Kim;Jeong Ha Oh;Jinsook Chang;Sangdon Park
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제17권8호
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pp.2124-2139
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2023
In this article, the authors focus on the use of smart CCTV, a combnation of biometric recognition technology and AI algorithms. In fact, the advancements in relevant technologies brought a significant increase in the use of biometric information - fingerprint, retina, iris or facial recognition - across diverse sectors. Both the public and private sectors, with the developments of biometric technology, widely adopt and use an individual's biometric information for different reasons. For instance, smartphone users highly count on biometric technolgies for the purpose of security. Public and private orgazanitions control an access to confidential information-controlling facilities with biometric technology. Biometric infomration is known to be unique and immutable in the course of one's life. Given the uniquness and immutability, it turned out to be as reliable means for the purpose of authentication and verification. However, the use of biometric information comes with cost, posing a privacy issue. Once it is leaked, there is little chance to recover damages resulting from unauthorized uses. The governments across the country fully understand the threat to privacy rights with the use of biometric information and AI. The EU and the United States amended their data protection laws to regulate it. South Korea aligned with them. Yet, the authors point out that Korean data aprotection law still requires more improvements to minimize a concern over privacy rights arising from the wide use of biometric information. In particular, the authors stress that it is necessary to amend Section (2) of Article 23 of PIPA to reflect the concern by changing the basis for permitting the processing of sensitive information from 'the Statutes' to 'the Acts'.
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.
Rawan Alrasheddi;Zainab Alawami;Maryam Hazazi;Reema Abu Alsaud;Ruba Alobaidi
International Journal of Computer Science & Network Security
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제23권5호
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pp.41-46
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2023
Biometrics is an application of biometric authentication and identification techniques that are used for security. Where people can be identified by physical or behavioral features such as iris, fingerprints, or even voice. Biometrics with cryptography can be used in a variety of applications such as issuing, generating, or associating biometric keys. Biometric identification and cryptography are used in many institutions and high-security systems due to the difficulty of tampering or forgery by hackers. In this paper, literature reviews on biometric identification and cryptography are presented and discussed. In addition to a comparison of techniques in the literature reviews, identifying its strengths and weaknesses, and providing an initial proposal for biometrics and cryptography.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제21권11호
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pp.321-327
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2021
Mobile devices have recently developed to be an integral part of humans' daily lives because they meet business and personal needs. It is challenging to design a feasible and effective user authentication method for mobile devices because security issues and data privacy threats have significantly increased. Biometric approaches are more effective than traditional authentication methods. Therefore, this paper aims to analyze the existing biometric user authentication methods on mobile platforms, particularly those that use face recognition, to demonstrate the methods' feasibility and challenges. Next, this paper evaluates the methods according to seven characteristics: universality, uniqueness, permanence, collectability, performance, acceptability, and circumvention. Last, this paper suggests that solely using the method of biometric authentication is not enough to identify whether users are authentic based on biometric traits.
The main purpose of this research is to understand the strongest predictors of wearable adoption among athletes with an emphasis on the perceived ethics of biometric data. We performed a word co-occurrence study of biometrics research to determine the ethical constructs of biometric data. A questionnaire incorporating the Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT), Health Belief Model and Biometric Data Ethics was then designed to develop a neural network model to predict the adoption of wearable sensors among athletes. Our model shows that wearable adoption's strongest predictors are perceived ethics, perceived profit, and perceived threat; which can be categorized as professional stressors. The key theoretical contribution of this paper is to extend the literature on UTAUT by developing a predictive modeling of factors affecting acceptance of wearables by athletes, and highlighting the ethical implications of athlete's adoption of wearables.
A biometric system determines the identity of a person by measuring physical features that can distinguish that person from others. Since biometric features have many variations and can be easily corrupted by noises and deformations, it is necessary to apply machine learning techniques to treat the data. When applying the conventional machine learning methods in designing a specific biometric system, however, one first runs into the difficulty of collecting sufficient data for each person to be registered to the system. In addition, there can be an almost infinite number of variations of non-registered data. Therefore, it is difficult to analyze and predict the distributional properties of real data that are essential for the system to deal with in practical applications. These difficulties require a new framework of identification and verification that is appropriate and efficient for the specific situations of biometric systems. As a preliminary solution, this paper proposes a simple but theoretically well-defined method based on a statistical test theory. Our computational experiments on real-world data show that the proposed method has potential for coping with the actual difficulties in biometrics.
바이오인식 시스템은 변하지 않는 고유의 특성으로 인하여 범죄를 포함한 다양한 분야에서 널리 사용되고 있다. 그러나 바이오인식정보가 불법 사용자에게 누설되었을 때 많은 문제점을 지니고 있다. 본 논문에서는 지문과 얼굴 정보를 보호하기 위하여 실수형 오류정보 부호 코드화를 수행하는 실수형 퍼지 볼트를 이용한 다중 바이오 인식 시스템을 개발한다. 제안된 방법은 실수형 퍼지볼트를 이용함으로써 분실시 재생성할 수 없는 지문 및 얼굴 특징값과 달리 개인 킷값을 수시로 변경할 수 있다는 장점과 두 가지 바이오정보를 융합함으로써 보안이 강화된 바이오인식 시스템을 구현할 수 있다는 장점이 있다. 제안된 방법의 타당성을 검증하기 위하여 실험한 결과 기존 방법에 비하여 우수한 결과를 나타냈다.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제3권2호
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pp.178-186
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2003
Recently, many researchers have been interested in biometric systems such as fingerprint, handwriting, key-stroke patterns and human iris. From the viewpoint of reliability and robustness, iris recognition is the most attractive biometric system. Moreover, the iris recognition system is a comfortable biometric system, since the video image of an eye can be taken at a distance. In this paper, we discuss human iris recognition, which is based on accurate iris localization, robust feature extraction, and Neural Network classification. The iris region is accurately localized in the eye image using a multiresolution active snake model. For the feature representation, the localized iris image is decomposed using wavelet transform based on dyadic Haar wavelet. Experimental results show the usefulness of wavelet transform in comparison to conventional Gabor transform. In addition, we present a new method for setting initial weight vectors in competitive learning. The proposed initialization method yields better accuracy than the conventional method.
본 연구에서는 생체인식(Biometric)을 이용하여 Access Control System을 구현하였다. Biometrics는 생체인식 또는 생체 측정학으로 사람의 생체적, 행동적 특성을 이용하여 개인을 식별하는 학문 또는 기술이다. Access Control System은 개인을 식별 출입과 근태, 개인 관리, 보안 등에 사용하는 System으로 Biometric System과 접목으로 편리성과 보안성에서 탁월한 효과을 발휘할 수 있다. 본 연구에서 제안한 시스템은 기존의 RF Card System에 Wiegand(Data format) Signal 출력으로 기존 RF Card Reader대신 Access Control (Security) System을 구성할 수 있도록 설계되었고 컴퓨터와 RS-232, RS-422 또는 TCP/IP 로 구성되어 Software상에서 임베이디드 System을 Control 할 수 있게 되어 있다.
본 논문의 목적은 다중 생체 인식을 위하여 사용되는 다양한 정규화함수와 결합 및 패턴 분류 알고리즘들의 성능을 비교 평가하는 것이다. 이를 위하여 NIST에서 제공하는 유사도 집합인 BSSR(Biometric from Set-Releasel) 데이터베이스와 다양한 정규화함수, 결합 및 패턴 분류 알고리즘을 이용하여 실험을 수행하였으며, HTER(Half Total Error Rate)을 이용한 평가 결과를 제시하고 있다. 본 연구는 단일 데이터베이스와 평가 항목을 이용한 평가 결과를 제시함으로써 다중 생체 인식시스템의 성능 개선 연구를 위한 토대가 될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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