[論文レビュー] On the Risk of Cancelable Biometrics

Xingbo Dong, Park, Jaewoo+4 more|arXiv (Cornell University)|Oct 17, 2019

Biometric Identification and Security参考文献 41被引用数 4

ひとこと要約

本稿は、キャンセル可能なバイオメトリクス（CB）における距離保存性が、元のバイオメトリックテンプレートを異なる変換関数を介しても再構築可能な、プリイメージ攻撃に対する根本的な脆弱性を明らかにしている。著者らは、Kerckhoffsの仮説に従い、異なる変換関数にわたり有効である一般化プリイメージ攻撃と、距離保存性を利用したクロス変換攻撃を提案し、顔データにおいては84.05%のSARを達成するなど、高い成功確率を示した。これにより、元に戻せない性質と再発行性を設計上の目的としているにもかかわらず、既存のCB方式は安全でないことが示された。

ABSTRACT

Cancelable biometrics (CB) employs an irreversible transformation to convert the biometric features into transformed templates while preserving the relative distance between two templates for security and privacy protection. However, distance preservation invites unexpected security issues such as pre-image attacks, which are often neglected.This paper presents a generalized pre-image attack method and its extension version that operates on practical CB systems. We theoretically reveal that distance preservation property is a vulnerability source in the CB schemes. We then propose an empirical information leakage estimation algorithm to access the pre-image attack risk of the CB schemes. The experiments conducted with six CB schemes designed for the face, iris and fingerprint, demonstrate that the risks originating from the distance computed from two transformed templates significantly compromise the security of CB schemes. Our work reveals the potential risk of existing CB systems theoretically and experimentally.

研究の動機と目的

• キャンセル可能なバイオメトリクスシステムにおける距離保存性が引き起こすセキュリティリスクを特定・分析すること。
• Kerckhoffsの仮説に従い、異なる変換関数にわたり有効な一般化プリイメージ攻撃を提案すること。
• 距離保存性を利用した、異なる変換関数を持つ別のCBシステムを回避する実用的なクロス変換攻撃を開発すること。
• 距離保存性に基づく相互情報量を用いて、CB方式における情報漏洩を定量すること。
• 本稿で提示する新しい攻撃モデルのもとで、顔、虹彩、指紋モダリティの6つの代表的CB方式のセキュリティを評価すること。

提案手法

• CBマッチャーの距離保存性を活用し、テンプレートを元のバイオメトリック特徴に近似的に逆変換する汎用プリイメージ攻撃を提案する。
• あるCBシステムから再構築したプリイメージを用いて、異なる変換関数を持つ別のCBシステムを攻撃するクロス変換攻撃を導入する。
• 元のテンプレートと変換済みテンプレート間の相互情報量を用いて、距離保存性に起因する情報漏洩を推定するためにBlahut–Arimotoアルゴリズムを採用する。
• 攻撃の妥当性をモダリティを跨いで評価するため、深層特徴（例：InsightFace）と標準バイオメトリックテンプレート（例：IrisCode、指紋のミニアチア）を入力として用いる。
• 変換パラメータの知識とマッチャー関数への繰り返しアクセスを前提としたクエリベース攻撃モデルを採用し、再構築の最適化を図る。
• 成功確率を評価するため、元のテンプレートと一致したプリイメージの割合を測定するSuccessive Attack Rate（SAR）を用いる。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 キャンセル可能なバイオメトリクスシステムにおける距離保存性が、プリイメージ攻撃に対する脆弱性をどのように生じさせるか？
• RQ2 距離保存性が異なる変換関数を有するシステム間でも、プリイメージ攻撃を一般化して適用可能か？
• RQ3 距離保存性に起因する情報漏洩はどの程度発生するか、そしてどのように定量できるか？
• RQ4 実世界のCBシステムにおける顔、虹彩、指紋モダリティの各分野で、プリイメージ攻撃の実証的成績はどの程度か？
• RQ5 CBシステムの高い正確性がセキュリティリスクを増大させるのか、それとも低正確性のシステムですら依然として脆弱であるのか？

主な発見

• CBマッチャーにおける距離保存性は根本的な脆弱性であり、Kerckhoffsの仮説のもとでも、効果的なプリイメージ再構築を可能にする。
• クロス変換攻撃は、Iris Filter Output（IFO）システムが侵害された状態でBioHashingを攻撃した際、顔データにおいて84.05%のSuccessive Attack Rate（SAR）を達成し、異なる方式間での実用的実現可能性を示した。
• 虹彩データでは、IFOベースのシステムがブールフィルタ保護方式を攻撃した際、81.32%のSARを達成し、元のテンプレート情報の隠蔽が不十分であることを示した。
• α=0.5のNMDSHは、他の方式に比べてより高い耐性（23.27%のSAR）を示したが、パラメータチューニングによる改善は可能ではあるが、リスクを完全に排除できるわけではない。
• 相互情報量に基づく情報漏洩推定法は、距離保存性に起因するリスクを効果的に定量し、正確性の高いCB方式ですら脆弱であることを明らかにした。
• 高正確性のCB方式（例：BioHashing EER=5.29%）は、85.54%のSARを達成するなど、高いSARを示しており、正確性が高いからといってセキュリティが保証されるわけではないことが証明された。