ICT 발달로 인해 면대면이 아닌 온라인 상에서 상대방의 신원을 확인하는 사용자인증 필요성이 증가하고 있다. 사용자인증은 보안의 기본으로 여러 분야에서 사용되고 있다. ID기반의 인증은 안전성과 분실 가능성이 많아 보안이 요구되어지는 곳에서는 2개 이상의 인증도구를 사용하게 된다. 최근에 ID나 OTP, SMS 인증보다 생체인증이 신뢰성 등에서 효과적인 측면으로 많이 고려되고 있다. 최근 생체인식 기술을 응용하여 적용되는 분야들이 다양하게 증가함에 따라 생체인식에 대한 적용도 모바일 결제 시스템, 지능형 CCTV, 출입국심사, 출입통제 등 다양한 분야에서 사용되고 있다. 생체인식으로는 지문, 홍체, 망막, 정맥 등에 이어 얼굴인식에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 본 논문에서는 얼굴인식 기술의 이해와 기술 동향를 비롯한 국내외 표준화 현황에 대해 알아보고 한다.
기존의 토큰 기반이나 지식 기반 또는 이 둘을 결합한 하이브리드 방식은 분실, 도청 등의 문제점을 내포하고 있다. 이를 위해 본 논문에서는 보안성과 편리성이 뛰어난 생체 인증 방법을 이용한 인증 시스템에 대해 다룬다. 특히 생체 특징중 강제성이 없고 비접촉식은 얼굴 생체특징을 이용한 인증 시스템에 대해 제안하고자 한다. 우선 Y-히스토그램을 통해 얼굴의 각 영역들을 분리해 내고 좌표 변환에 의해 기울어진 얼굴 영상에 대한 처리와 카메라 위치에 불변한 스캐일링을 행한다. 그후 각 얼굴요소들간의 거리와 이루는 각 등과 같은 특징점을 추출하고 퍼지 관계 행렬을 통해 유사도를 측정한다. 끝으로 실험을 통해 본 논문의 유용성을 입증하고자 한다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권4호
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pp.1779-1798
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2018
Heterogeneous wireless sensor networks (HEWSN) is a kind of wireless sensor networks (WSN), each sensor may has different attributes, HEWSN has been widely used in many aspects. Due to sensors are deployed in unattended environments and its resource constrained feature, the design of security and efficiency balanced authentication scheme for HEWSN becomes a vital challenge. In this paper, we propose a secure and lightweight user authentication and key agreement scheme based on biometric for HEWSN. Firstly, fuzzy extractor is adopted to handle the user's biometric information. Secondly, we achieve mutual authentication and key agreement among three entities, which are user, gateway and cluster head in the four phases. Finally, formal security analysis shows that the proposed scheme defends against various security pitfalls. Additionally, comparison results with other surviving relevant schemes show that our scheme is more efficient in term of computational cost, communication cost and estimated time. Therefore, the proposed scheme is well suitable for practical application in HEWSN.
최근 국내외 핀테크의 발전과 더불어 모바일 결제 시장에서 생체 인식 기술을 이용한 FIDO(Fast IDentity Online)가 기존의 패스워드 방식을 대체하며 빠르게 성장하고 있다. 이러한 FIDO 인증은 민감한 생체정보를 처리해야 하므로 반드시 높은 보안성이 요구되는 신뢰할 수 있는 환경에서 처리가 이루어져야 한다. 그러나 이러한 신뢰할 수 있는 환경은 스마트폰의 특정 하드웨어에서 지원하므로 제조사에 의존적일 수밖에 없다. 이에 본 논문에서는 모바일 환경에서 특정 하드웨어가 탑재되지 않아도 보편적으로 안전하게 사용할 수 있는 컴플라이언스 기반의 생체정보의 분산 관리를 이용한 서버 기반의 인증 모델을 제안하고자 한다.
로그인 과정에서는 사용자의 ID와 Password를 기반으로 시스템에 대한 사용권한을 확인하고 접근 권한을 부여한다. 하지만 로그인 과정에서 입력된 ID와 Password 정보는 패킷 스니핑 또는 키 로그(Key log) 프로그램 등을 이용하여 악의적인 공격자에 의해 노출될 수 있다는 취약점이 있다. 웹서버 또는 웹메일 시스템 등에 등록된 ID와 Password가 노출된다면 이는 개인 프라이버시 문제와도 연결되어 매우 심각한 문제를 야기한다. 본 연구에서는 기존의 ID/Password 기반 로그인 기법과 더불어 소프트웨어 형태의 보안카드를 핸드폰에 설치하여 유무선망을 통한 다중 인증(Multi-factor authentication) 기법을 제시한다. 제안한 소프트웨어 형태의 보안카드 기반 로그인 기법은 ID/Password와 함께 부가적으로 바이오 정보를 이용할 수 있으며 사용자의 핸드폰에 소프트 형태의 보안카드를 생성/전송/저장하게 된다. 따라서 제안한 시스템을 사용할 경우 기존의 ID 및 Password 정보에 대해 각 개인별 바이오 정보 기반 일회용 패스워드(Biometric One-Time Password) 방식으로 소프트 보안카드를 생성할 수 있으며 이를 이용하여 웹 및 인터넷 로그인 과정을 수행하기 때문에 보다 안전한 다중 인증 시스템을 구축할 수 있다.
최근 생체 인증 기술이 발전함에 따라 생체 인증을 이용한 사용자 인증 기법들이 많아지고 있다. 기존에 존재하는 ID/PW 등 다양한 인증 기법에는 다양한 문제점이 제시되고 있다. 따라서 최근에는 2차 인증을 도입하여 보안성을 높이는 방식을 채택하여 사용하고 있다. 본 논문에서는 근거리 무선 장치(Beacon)와 다양한 생체 인증방식 중 심장의 전기적 생체신호를 이용하여 위·변조가 매우 어려운 특징을 가진 ECG를 이용하여 사용자의 신원 인증과 이상징후를 탐지할 수 있는 사용자 인증 시스템을 제안하고자 한다. 이 시스템은 손목에 장착 가능한 웨어러블 디바이스 형태의 ECG 측정 도구를 통해 기록한 ECG 데이터와 데이터베이스에 블록체인 형태로 저장된 신원 정보 및 생체데이터를 비교하여 일차적으로 신원을 확인하고 비콘(Beacon)을 활용하여 사용자의 위치를 파악함으로써 사용자의 이상징후를 탐지하고자 한다.
모바일 보안의 증가에 따라, 지식에 근거한 사용자 이름, 패스워드 방식의 개인 인증에 대한 실패를 경험한 사용자들은 개인 식별과 인증에서 손 형상, 지문 인식, 목소리와 같은 생체 정보를 사용하는 것을 더욱 선호하게 되었다. 그러므로 모바일 보안을 위해 개인 식별과 인증에서 생체 인증을 사용하는 것은 인터넷 상에서 고객과 판매자들 모두에게 신뢰성을 준다. 본 연구는 개인 식별과 인증을 위해 iphone4와 galaxy s2의 모바일 폰 영상으로부터 손형상, 손 바닥 특징, 손가락 길이와 너비 등의 손 생체 정보를 인식하는 시스템을 개발한다. 본 연구의 손 생체 정보인식 시스템은 영상 획득, 전처리, 잡음 제거, 표준 특징패턴 추출, 개별 특징패턴 추출 그리고 손 생체 정보 인식의 6가지 단계로 구성한다. 실험에서 사용한 입력 데이터는 50명의 실험자의 손 형상 영상과 손 바닥 영상으로 구성한 250장의 데이터에 대한 평균 인식률은 93.5%이다.
본 논문에서는 ATM(Automated Teller Machine: 금융자동화기기) 보안 강화를 위하여 적용할 수 있는 생체인식기술 중 지문인식, 홍채인식, 정맥인식 방식에 대하여 특징과 ATM 적용 사례 및 세부 사양 등을 분석하였다. ATM에서 생체인증을 도입할 경우 중요하게 고려해야 할 요건들을 기술하고, 이 요건들을 기준으로 각 생체인증 방식을 비교, 분석하였다. 분석 결과 인증정확도에 있어 한계를 갖는 지문인식방식과 사용자 편의성에 있어 큰 약점이 있는 홍채인식방식 보다는, 인증정확도 및 은닉성이 우수하면서도 위생적이라는 장점이 있는 정맥 인증 방식이 향후 ATM에 적용 확대 될 것으로 전망된다.
Biometric authentication has become an essential part of modern-day security systems, especially in financial institutions like banks. A face recognition-based ATM is a biometric authentication system, that uses facial recognition technology to verify the identity of bank account holders during ATM transactions. This technology offers a secure and convenient alternative to traditional ATM transactions that rely on PIN numbers for verification. The proposed system captures users' pictures and compares it with the stored image in the bank's database to authenticate the transaction. The technology also offers additional benefits such as reducing the risk of fraud and theft, as well as speeding up the transaction process. However, privacy and data security concerns remain, and it is important for the banking sector to instrument solid security actions to protect customers' personal information. The proposed system consists of two stages: the first stage captures the user's facial image using a camera and performs pre-processing, including face detection and alignment. In the second stage, machine learning algorithms compare the pre-processed image with the stored image in the database. The results demonstrate the feasibility and effectiveness of using face recognition for ATM authentication, which can enhance the security of ATMs and reduce the risk of fraud.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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