The personal authentication technique is an essential tool in this complex and modern digital information society. Traditionally, the most general mechanism of personal authentication was using alphanumeric passwords. However, passwords that are hard to guess or to break, are often hard to remember. There are demands for a technology capable of replacing the text-based password system. Graphical passwords can be an alternative, but it is vulnerable to shoulder-surfing attacks. This paper looks through a number of recently developed graphical password systems and introduces a personal authentication system using a machine learning technique with electroencephalography (EEG) signals as a new type of personal authentication system which is easier for a person to use and more difficult for others to steal than other preexisting authentication systems.
본 논문은 사용자 인증과 개인정보의 관리를 위해 중앙집중화된 서버를 사용하는 서비스 제공자들의 개인정보 탈취와 그로인한 개인정보 도용 문제의 해결을 위한 새로운 인증 모델을 제안한다. 탈중앙화 플랫폼인 블록체인을 통해 사용자 인증과 정보저장공간을 제공해 중앙집중화 이슈를 해결하며, 사용자별 대칭키 암호화를 통해 정보의 기밀성을 보장한다. 제안 모델은 퍼블릭 블록체인인 이더리움과 웹기반의 지갑 확장프로그램인 메타마스크를 이용해 구현되었으며, 사용자는 브라우저상에서 메타마스크를 통해 이더리움 메인네트워크에 접속해 스마트 컨트랙트에 암호화한 개인정보를 저장한다. 향후 사용자는 새로운 서비스 이용을 위해 자신의 이더리움 계정을 통해 서비스 제공자에게 개인정보를 제공하며, 이 과정은 가입이나 새로운 인증과정 없이 사용자 인증과 개인정보를 제공한다. 서비스 제공자는 별도의 인증 방식 및 개인정보의 저장을 위한 비용을 절감하고 개인정보유출로 인한 문제를 방지할 수 있다.
A personal authentication system based on biosignals has received increasing attention due to its relatively high security as compared to traditional authentication systems based on a key and password. Electrocardiography (ECG) measured from the chest or wrist is one of the widely used biosignals to develop a personal authentication system. In this study, we investigated the feasibility of using similar ECG measured behind the ears to develop a personal authentication system. To this end, similar ECGs were measured from thirty subjects using a pair of three electrodes attached behind each of the ears during resting state during which the standard Lead-I ECG was also simultaneously measured from both wrists as baseline ECG. The three ECG components, Q, R, and S, were extracted for each subject as classification features, and authentication accuracy was estimated using support vector machine (SVM) based on a 5×5-fold cross-validation. The mean authentication accuracies of Lead I-ECG and similar ECG were 90.41 ± 8.26% and 81.15 ± 7.54%, respectively. Considering a chance level of 3.33% (=1/30), the mean authentication performance of similar ECG could demonstrate the feasibility of using similar ECG measured behind the ears on the development of a personal authentication system.
본 논문에서는 개인 인증 체계의 유형별 장단점을 살펴보고 개인 인증 시스템의 발전 방향을 제시한다. 현재 흔히 사용하고 있는 개인 인증 시스템은 텍스트 기반의 패스워드 시스템이다. 하지만 현재 대부분의 텍스트 기반 패스워드 시스템은 사용성이나 보안성이 취약하다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 텍스트 기반 패스워드 시스템을 대체할 수 있는 개인 인증 체계가 요구되고 있다. 본 논문에서는 최근 개발된 그래픽 패스워드 시스템을 예로 들어 텍스트 기반 패스워드 시스템을 대체할 수 있는 조건과 가능성을 찾아보고 개인 인증 체계의 발전 방향을 제시한다.
컴퓨터 네트워크에서 고려해야 찬 두 가지 중요한 보안 문제는 안전한 자료 전송과 사용자 인증에 관한 것이다. 특히 무선 LAN에서는 이 문제가 더욱 심각하기 때문에, 무전 LAN을 기반으로 하는 개인 네트워크 환경과 유비궈터스 네트워크에서 보안 문제가 중요한 이슈로 떠오르고 있다. 본 논문에서는 이런 환경에서 이용 가능한 인증 시스템인 UPMA(Ubiquitous Personal Mutual Authentication) 모델을 제안한다. UPMA 모델은 각 시스템에 대해 개인의 확인이 가능한 인증구조를 지원한다. 세션 키 설정 과정을 통하여 통신 내용을 기밀화하고, 통신자 각각의 장비와 사용자를 확인함으로써 상호 동등한 인증을 수행한다. 제안하는 방법은 네트워크를 통한 인증서버와의 접속 없이 접속자간 인증 또는 시스템 간의 인증으로 접속단말 간 상호인증을 실현하여 유비쿼터스 네트워크에서의 보안 문제를 해결한다. UPMA 모델은 인터넷 또는 공공의 네트워크를 통하여 글로벌 로밍 서비스를 가능하게 하는 글로벌 인증 시스템이며, 이것은 또한 회사 내부의 네트워크와 홈 네트워크에 안전하고 쉽게 전속할 수 있도록 개발된 적절한 보안 인증 시스템이다.
심전도(ECG, electrocardiogram) 신호를 이용한 본인 인증기술은 기존의 바이오 인증을 대체할 수 있는 본인 인증기술로 주목받고 있다. 디지털 전자키를 인식하는 장치를 차량에 탑재하여 자동차와 무선으로 데이터를 송수신할 수 있게 하고, 스마트폰 등을 활용해 자동차의 차 문을 잠금 또는 해제하거나, 시동을 걸 수 있는 기능을 스마트폰을 통해 차량 제어할 수 있다. 그러나 스마트키는 보안에 취약하여 이를 해결하고 운전자의 편의성을 제공하기 위해 바이오 인증기술을 적용한 스마트키를 연구하였다. 심전도를 이용한 개인인증 알고리즘을 시계 형태의 웨어러블 디바이스에 탑재하여 바이오인증을 하고 개인인증이 완료되면 자동차의 스마트키 기능을 할 수 있었다. 인증율 95%를 달성하였다. 운전자는 스마트키를 소지할 필요가 없고, 분실 및 해킹에 안전하게 보호할 수 있는 대안으로 스마트키를 제안한다. 심전도를 이용한 개인 인증기술을 활용한 스마트키는 개인인증을 통해 다양한 분야에 적용이 가능하고 향후 심전도를 이용한 본인확인 장치 등에 적용할 수 있는 방법을 연구할 계획이다.
본 논문에서는 휴대용 보안 저장매체를 이용한 방송프로그램의 사적 이용 인증을 통해, 도메인에 등록된 휴대용 사적 이용 인증기기를 보유한 사용자가 물리적인 장소에 구애 받지 않고 자신이 녹화한 방송프로그램을 자유롭게 사용할 수 있도록 함으로써 사용자의 사적이용을 보장할 수 있는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 사적이용 인증과정은 휴대용 사적이용 인증기기, 휴대용 사적이용 인증기기 접근제어 모듈, 휴대용 사적이용 인증기기 연동 재생 툴에 의해 이루어진다. 휴대용 사적이용 인증기기는 도메인 인증정보를 보호된 상태로 안전하게 저장할 수 있는 저장매체 역할을 수행하며, 휴대용 사적이용 인증기기 접근제어 모듈은 휴대용 사적이용 인증기기에 저장된 도메인 인증정보와 방송프로그램의 인증정보를 이용하여 방송프로그램 재생 정보를 추출하는 역할을 수행한다. 휴대용 사적이용 인증기기 연동 재생 툴은 휴대용 사적이용 인증기기 접근제어 모듈을 통해 획득한 방송프로그램 재생 정보를 이용하여 사용자의 명령에 따라 보호된 방송프로그램을 복호화 재생하는 기능을 제공한다. 본 논문에서는 제안 모델의 구성과 동작 절차를 기술하고 구현을 통해 제안한 인증방법에 대한 유효성 검증을 수행한다.
Electrocardiogram(ECG) signal is one of the unique bio-signals of individuals and is used for personal authentication. The existing studies on personal authentication method using ECG signals show a high detection rate for a small group of candidates, but a low detection rate and increased execution time for a large group of candidates. In this paper, we propose a hierarchical algorithm that extracts fiducial points based on curvature of ECG signals as feature values for grouping candidates and identifies candidates using waveform-based comparisons. As a result of experiments on 74 ECG signal records of QT-DB provided by Physionet, the detection rate was about 97% at 3-heartbeat input and about 99% at 5-heartbeat input. The average execution time was 22.4 milliseconds. In conclusion, the proposed method improves the detection rate by the hierarchical personal authentication process, and also shows reduced amount of computation which is plausible in real-time personal authentication usage in the future.
인증 프로세스는 사용자가 합법적인지 확인하는 데 사용되어야 하는 주요 단계이며, 사용자가 합법적인 사용자인지 확인하고 해당 사용자에게만 액세스 권한을 부여하는 데 사용되어야 한다. 최근에는 로그인 프로세스에 보안 계층을 추가하여 인증에 하나의 요소만 사용하는 취약점을 해결하기 위해 대부분의 애플리케이션에서는 이중인증과 OTP체계를 사용하고 있지만, 이 방법도 허가 없이 사용자 계정에 액세스할 수 있는 방법이 알려져 보안에 취약하다. 본 논문에서는 최소한의 개인정보만을 노출 조건으로 사용자를 인증하는 블록체인의 Smart Contract 기반으로 영지식(ZKP:Zero Knowledge Proofs)개인정보 인증 기법을 제안한다. 이는 블록체인 기술을 기반으로 인증 프로세스에 많은 보안 기술을 제공하고, 개인정보 인증을 기존의 인증방식보다 안전하게 수행할 수 있다는 장점이 있다.
The PCA(Principal Component Analysis) algorithm is widely used as a technique of expressing the eigenvectors of the covariance matrix that best represents the characteristics of the data and reducing the high dimensional vector to a low dimensional vector. In this paper, we have developed a personal authentication method based on ECG using principal component analysis. The proposed method showed excellent recognition performance of 98.2 [%] when it was experimented using electrocardiogram data obtained at weekly intervals. Therefore, it can be seen that it is useful for personal authentication by reducing the dimension without changing the information on the variability and the correlation set variable existing in the electrocardiogram data by using the principal component analysis technique.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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