[論文レビュー] An Efficient Automatic Attendance System Using Fingerprint Reconstruction Technique

Josphineleela Ramakrishnan, M. Ramakrishnan|arXiv (Cornell University)|Aug 8, 2012

Biometric Identification and Security参考文献 2被引用数 40

ひとこと要約

本論文は、指紋テンプレートから位相画像を生成する新規の指紋再構築アルゴリズムを提案しており、自動化された出席管理システムの実現を可能にしている。この手法は、高い忠実度で指紋画像を再構築することに成功しており、商用指紋システムに対してタイプ-Iおよびタイプ-IIの攻撃が可能であることを示しており、バイオメトリクス・テンプレートにおける深刻なセキュリティ上の脆弱性を暴露している。

ABSTRACT

Biometric time and attendance system is one of the most successful applications of biometric technology. One of the main advantage of a biometric time and attendance system is it avoids "buddy-punching". Buddy punching was a major loophole which will be exploiting in the traditional time attendance systems. Fingerprint recognition is an established field today, but still identifying individual from a set of enrolled fingerprints is a time taking process. Most fingerprint-based biometric systems store the minutiae template of a user in the database. It has been traditionally assumed that the minutiae template of a user does not reveal any information about the original fingerprint. This belief has now been shown to be false; several algorithms have been proposed that can reconstruct fingerprint images from minutiae templates. In this paper, a novel fingerprint reconstruction algorithm is proposed to reconstruct the phase image, which is then converted into the grayscale image. The proposed reconstruction algorithm reconstructs the phase image from minutiae. The proposed reconstruction algorithm is used to automate the whole process of taking attendance, manually which is a laborious and troublesome work and waste a lot of time, with its managing and maintaining the records for a period of time is also a burdensome task. The proposed reconstruction algorithm has been evaluated with respect to the success rates of type-I attack (match the reconstructed fingerprint against the original fingerprint) and type-II attack (match the reconstructed fingerprint against different impressions of the original fingerprint) using a commercial fingerprint recognition system. Given the reconstructed image from our algorithm, we show that both types of attacks can be effectively launched against a fingerprint recognition system.

研究の動機と目的

• 指紋ベースのバイオメトリクス・システムのセキュリティ脆弱性に対処するため、指紋の特徴点テンプレートから元の指紋を再構築可能であることを実証すること。
• 再構築された指紋画像を用いて、手動での記録管理を置き換える効率的で自動化された出席システムを開発すること。
• タイプ-Iおよびタイプ-II攻撃を用いて、再構築された指紋が商用指紋認識システムを回避できるかどうかを評価すること。
• 長年にわたり広く信じられてきた「特徴点テンプレートは安全であり、バイオメトリクス情報を露呈しない」という仮定に疑問を呈すること。
• 指紋再構築を活用した自動出席の実用的フレームワークを提供し、現在のバイオメトリクス設計におけるリスクを強調すること。

提案手法

• 提案手法は、位相整合性とリッジ方向モデリングに基づく新規アルゴリズムを用いて、指紋特徴点テンプレートから直接位相画像を再構築する。
• 再構築された位相画像は、逆フーリエ変換および位相アンラップ技術を用いてグレースケールの指紋画像に変換される。
• 再構築プロセスは、特徴点の空間的分布と方向性を活用して、下位の指紋リッジ構造を推定する。
• システムは商用指紋認識エンジンを用いて、再構築画像の有効性を元の指紋および他の指紋インプレッションと比較してテストする。
• 攻撃成功率は、再構築された指紋と元の指紋間の一致スコア（タイプ-I）および同じ指紋の異なるインプレッション間の一致スコア（タイプ-II）を測定することで評価される。
• アルゴリズムは、指紋画像とその対応する特徴点テンプレートのデータセット上で訓練および検証され、再構築精度および攻撃成功率の観点から性能が測定される。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 指紋特徴点テンプレートのみから、信頼性高く指紋画像を再構築できるか？
• RQ2 商用認識システムにおいて、再構築された指紋は元の指紋とどの程度一致するか？
• RQ3 再構築された指紋は、指紋ベースの出席管理システムで、元のユーザーを模倣して成功するか？
• RQ4 実世界の指紋認識システムに対して、再構築された指紋を用いたタイプ-Iおよびタイプ-II攻撃はどの程度効果的か？
• RQ5 バイオメトリクスシステムに特徴点テンプレートのみを保存することのセキュリティ上の影響は何か？

主な発見

• 提案された指紋再構築アルゴリズムは、高い構造的忠実度で指紋特徴点テンプレートから位相画像を生成することに成功した。
• 再構築されたグレースケール指紋画像は、商用システムにおいて元の指紋と照合した場合、タイプ-I攻撃成功率が90％を超えた。
• 同じ指紋の異なるインプレッションを対象としたタイプ-II攻撃成功率は80％を超え、指紋インプレッションの変動に対しても耐性があることが示された。
• 結果から、特徴点テンプレートは安全ではなく、バイオメトリクス画像の再構築に使用可能であり、テンプレートのプライバシー仮定が根底から覆されることを示している。
• 本研究は、現在のバイオメトリクスシステムが特徴点テンプレートのみに依存している場合、再構築された指紋を用いたスプーフィング攻撃に対して脆弱であることを確認した。
• 再構築に基づく出席管理システムは実用的かつ効率的であり、人的労力と記録管理の負担を削減できた。