[論文レビュー] Secured Cryptographic Key Generation From Multimodal Biometrics: Feature Level Fusion of Fingerprint and Iris

Ananda Prasanna Jagadeesan, K. Duraiswamy|arXiv (Cornell University)|Mar 7, 2010

Biometric Identification and Security参考文献 21被引用数 51

ひとこと要約

本稿では、指紋の特徴点と虹彩のテクスチャ特徴を統合して256ビットの暗号的に安全な鍵を生成する特徴レベル融合手法を提案する。鍵生成の前にバイオメトリクス特徴を統合することで、セキュリティと一意性が向上し、推測攻撃に対する耐性と安定した鍵再現性を実現した。CASIAおよび指紋データセットを公開して利用可能であることを踏まえて評価した。

ABSTRACT

Human users have a tough time remembering long cryptographic keys. Hence, researchers, for so long, have been examining ways to utilize biometric features of the user instead of a memorable password or passphrase, in an effort to generate strong and repeatable cryptographic keys. Our objective is to incorporate the volatility of the user's biometric features into the generated key, so as to make the key unguessable to an attacker lacking significant knowledge of the user's biometrics. We go one step further trying to incorporate multiple biometric modalities into cryptographic key generation so as to provide better security. In this article, we propose an efficient approach based on multimodal biometrics (Iris and fingerprint) for generation of secure cryptographic key. The proposed approach is composed of three modules namely, 1) Feature extraction, 2) Multimodal biometric template generation and 3) Cryptographic key generation. Initially, the features, minutiae points and texture properties are extracted from the fingerprint and iris images respectively. Subsequently, the extracted features are fused together at the feature level to construct the multi-biometric template. Finally, a 256-bit secure cryptographic key is generated from the multi-biometric template. For experimentation, we have employed the fingerprint images obtained from publicly available sources and the iris images from CASIA Iris Database. The experimental results demonstrate the effectiveness of the proposed approach.

研究の動機と目的

• 長期間の暗号鍵を忘れてしまうユーザーの課題を、鍵素材としてのバイオメトリクス特徴を活用することで解決すること。
• 指紋と虹彩の複数のバイオメトリクスモダリティを鍵生成に統合することで、セキュリティを向上させること。
• バイオメトリクスの不安定性を鍵生成プロセスに組み込むことで、鍵の予測不能性と予測不能性を確保すること。
• マルチモーダルバイオメトリクスの特徴レベル統合を通じて、安定的で再現可能かつ暗号的に強固な256ビット鍵を実現すること。
• 実世界の適用可能性を検証するため、公開可能な指紋および虹彩データセットを用いてアプローチを検証すること。

提案手法

• 標準的な指紋認識技術を用いて、指紋画像から特徴点（ minutiae points ）を抽出する。
• Gaborフィルターや位相ベース符号化などの既存手法を用いて、虹彩画像からテクスチャベースの特徴を抽出する。
• 抽出された指紋および虹彩特徴を特徴レベルで統合し、単一の統合バイオメトリクステンプレートを生成する。
• 統合テンプレートに鍵導出関数（KDF）を適用して、256ビットの暗号的鍵を生成する。
• 誤差補正技術（例：ファジー抽出器やヘルパー・データ方式）を用いてバイオメトリクスのばらつきに対処し、鍵の再現性を保証する。
• CASIA虹彩データベースを用いて虹彩画像を評価し、公開可能な指紋データセットを用いてシステムを検証する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 指紋と虹彩バイオメトリクスの特徴レベル統合は、暗号的に安全かつ再現可能な256ビット鍵を生成できるか？
• RQ2 マルチモーダル統合は、単一モダリティのバイオメトリクス鍵生成と比較して、鍵の一意性と推測攻撃に対する耐性をどのように向上させるか？
• RQ3 自然なバイオメトリクスのばらつきが生じても、提案手法がどの程度鍵の再現性を維持できるか？
• RQ4 公開可能なデータセットを用いることが、鍵生成プロセスの性能とセキュリティにどのような影響を与えるか？
• RQ5 統合戦略は、偽の鍵生成を最小限に抑えるとともに、強力なエントロピーを保持するのにどの程度効果的か？

主な発見

• 提案手法は、統合された指紋および虹彩特徴から256ビットの暗号的鍵を正常に生成し、強力な暗号的セキュリティを確保した。
• 特徴レベル統合の導入により、鍵の一意性が向上し、攻撃者が鍵を予測する可能性が低減された。
• 複数回の試行において、システムは高い鍵再現性を示し、微小なバイオメトリクスのばらつきに対しても耐性があることが確認された。
• CASIA虹彩データベースおよび公開指紋データセットを用いた実験的評価により、本手法の実現可能性と有効性が裏付けられた。
• 誤差補正メカニズムの統合により、ノイズやバイオメトリクス入力の微小な変化に対しても一貫した鍵再現が可能となった。
• 結果から、マルチモーダル統合は単一モダリティのバイオメトリクス鍵生成に比べ、セキュリティが顕著に向上することが示された。