[논문 리뷰] An Efficient Automatic Attendance System Using Fingerprint Reconstruction Technique

Josphineleela Ramakrishnan, M. Ramakrishnan|arXiv (Cornell University)|2012. 08. 08.

Biometric Identification and Security참고 문헌 2인용 수 40

한 줄 요약

이 논문은 분자 패턴에서 단서 이미지를 생성하는 새로운 지문 복원 알고리즘을 제안하며, 이는 자동 출석 시스템을 가능하게 한다. 이 방법은 높은 정밀도로 지문 이미지를 복원하여, 상용 지문 시스템에 대해 유형-I 및 유형-II 공격이 수행될 수 있음을 입증하며, 생체인식 템플릿에 심각한 보안 취약성을暴露한다.

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.

연구 동기 및 목표

• 지문 기반 생체인식 시스템의 보안 취약성을 해결하기 위해, 분자 패턴이 원본 지문으로 복원될 수 있음을 입증하는 것.
• 수동 기록 방식을 대체하기 위해 복원된 지문 이미지를 사용하는 효율적이고 자동화된 출석 시스템을 개발하는 것.
• 유형-I 및 유형-II 공격을 통해 복원된 지문 이미지가 상용 지문 인식 시스템을 우회하는 데 성공하는지 평가하는 것.
• 오랫동안 지속된 민감한 인식 패턴이 생체정보를 드러내지 않으며 안전하다는 가정을 도전하는 것.
• 지문 복원을 기반으로 한 자동 출석을 위한 실용적 프레임워크를 제공하며, 현재 생체인식 설계의 위험을 부각하는 것.

제안 방법

• 제안된 방법은 단서 일치성 및 고리 방향 모델링을 기반으로 한 새로운 알고리즘을 사용하여 분자 패턴에서 직접 단서 이미지를 복원한다.
• 복원된 단서 이미지는 역 푸리에 변환 및 단서 풀기 기법을 사용하여 회색조 지문 이미지로 변환된다.
• 복원 과정은 분자 패턴의 공간 분포와 방향성을 활용하여 기저의 지문 고리 구조를 추정한다.
• 시스템은 상용 지문 인식 엔진을 사용하여 복원된 이미지가 원본 및 다른 인상과의 유효성을 테스트한다.
• 공격 성공률 평가를 위해, 복원된 지문과 원본 지문 간의 매칭 점수(유형-I) 및 동일 지문의 다른 인상 간의 매칭 점수(유형-II)를 측정한다.
• 알고리즘은 지문 이미지와 그에 해당하는 분자 패턴 템플릿 데이터셋을 기반으로 훈련 및 검증되며, 복원 정확도 및 공격 성공률을 성능 지표로 측정한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 분자 패턴만으로 지문 이미지를 신뢰성 있게 복원할 수 있는가?
• RQ2 상용 인식 시스템에서 복원된 지문이 원본 지문과 어느 정도 일치하는가?
• RQ3 복원된 지문이 지문 기반 출석 시스템에서 원래 사용자를 성공적으로 위장할 수 있는가?
• RQ4 실세계 지문 인식 시스템에 대해 복원된 지문을 사용한 유형-I 및 유형-II 공격의 효과는 어떠한가?
• RQ5 생체인식 시스템에서 분자 패턴 템플릿만 저장할 경우 보안적 함의는 무엇인가?

주요 결과

• 제안된 지문 복원 알고리즘이 높은 구조적 정밀도로 분자 패턴에서 단서 이미지를 성공적으로 생성한다.
• 복원된 회색조 지문 이미지가 상용 시스템에서 원본 지문과 매칭되었을 때 유형-I 공격 성공률이 90% 이상을 기록했다.
• 동일 지문의 다른 인상에 대해 테스트한 유형-II 공격 성공률은 80% 이상을 초과하여, 지문 인상의 변형에 대해 뛰어난 내구성을 보였다.
• 결과는 분자 패턴이 안전하지 않으며, 생체정보를 복원하는 데 사용될 수 있음을 입증하며, 템플릿 기밀성에 대한 가정을 뒤집는다.
• 본 연구는 단지 분자 패턴 템플릿에 의존하는 현재의 생체인식 시스템이 복원된 지문을 사용한 스푸핑 공격에 취약하다는 것을 확인한다.
• 복원 기반 출석 시스템은 실현 가능하고 효율적이었으며, 수동 노동과 기록 관리의 부담을 감소시켰다.