[논문 리뷰] PassBio: Privacy-Preserving User-Centric Biometric Authentication

Kai Zhou, Jian Ren|arXiv (Cornell University)|2017. 11. 14.

Cryptography and Data Security참고 문헌 22인용 수 5

한 줄 요약

PassBio는 사용자 중심의 생체인증 기반 기술을 제안하며, 사용자가 새로운 임계값 조건부 암호화(TPE) 기반으로 생체정보 템플릿을 로컬에서 암호화할 수 있도록 하여 서버가 평문 데이터에 접근하지 않고도 암호화된 템플릿 간의 유사도를 평가할 수 있도록 한다. TPE 기반 기술은 임계값 기반 내적의 안전하고 기밀을 유지하는 계산을 지원하여 자원이 제한된 기기에서 서브세컨드 이내의 지연 시간으로 효율적이고 안전한 인증을 가능하게 한다.

ABSTRACT

The proliferation of online biometric authentication has necessitated security requirements of biometric templates. The existing secure biometric authentication schemes feature a server-centric model, where a service provider maintains a biometric database and is fully responsible for the security of the templates. The end-users have to fully trust the server in storing, processing and managing their private templates. As a result, the end-users' templates could be compromised by outside attackers or even the service provider itself. In this paper, we propose a user-centric biometric authentication scheme (PassBio) that enables end-users to encrypt their own templates with our proposed light-weighted encryption scheme. During authentication, all the templates remain encrypted such that the server will never see them directly. However, the server is able to determine whether the distance of two encrypted templates is within a pre-defined threshold. Our security analysis shows that no critical information of the templates can be revealed under both passive and active attacks. PassBio follows a "compute-then-compare" computational model over encrypted data. More specifically, our proposed Threshold Predicate Encryption (TPE) scheme can encrypt two vectors x and y in such a manner that the inner product of x and y can be evaluated and compared to a pre-defined threshold. TPE guarantees that only the comparison result is revealed and no key information about x and y can be learned. Furthermore, we show that TPE can be utilized as a flexible building block to evaluate different distance metrics such as Hamming distance and Euclidean distance over encrypted data. Such a compute-then-compare computational model, enabled by TPE, can be widely applied in many interesting applications such as searching over encrypted data while ensuring data security and privacy.

연구 동기 및 목표

• 서비스 제공자가 평문 생체정보 템플릿을 저장하고 처리하는 서버 중심 생체인증에서 발생하는 보안 및 기밀 위험을 해결하기 위해.
• 엔드유저가 서비스 제공자에 대해 완전히 신뢰할 필요 없이 전송 이전에 생체정보 템플릿을 로컬에서 암호화할 수 있도록 하기 위해.
• 생체거리 평가를 위한 암호화된 데이터 상에서의 안전한 계산을 지원하는 효율적이고 경량의 암호화 기반 설계를 위해.
• 암호화된 데이터 기반의 '계산-비교' 모델을 구현하여 서버가 민감한 템플릿 정보를 알지 못한 채 템플릿 유사도를 판단할 수 있도록 하기 위해.
• 실기기에서의 성능 평가를 통해 이 기술의 실용적 타당성을 입증하기 위해.

제안 방법

• 두 벡터 x와 y를 암호화하여, 오직 내적 값이 특정 임계값과 비교되는 정보만 공개되는 새로운 암호 primitive인 임계값 조건부 암호화(TPE)를 제안한다.
• 행렬 변환과 무작위화를 기반으로 한 안전한 TPE 기반 설계를 통해 서버가 원본 데이터에 접근하지 않고도 암호화된 벡터의 내적을 계산할 수 있도록 한다.
• 온라인/오프라인 계산 모델을 도입하여, 유휴 시간 동안 변환의 일부(예: S_y M_1^{-1})를 사전에 계산하고 캐시하여 온라인 계산 부담을 줄인다.
• 차원 감소 기법을 활용하여 벡터 크기를 n=300으로 축소함으로써 정확도를 유지하면서도 효율성을 향상시킨다.
• 실기기에서의 성능 평가를 위해 최적화된 라이브러리(UJMP for Android, Armadillo for macOS)를 활용하여 TPE 기반 기술을 구현한다.
• TPE를 통해 내적 기반 비교로 표현 가능한 다양한 거리 측정법(예: 해밍 거리, 유클리드 거리)을 지원한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 생체정보 템플릿이 서버 측 비교 중에도 항상 암호화된 상태를 유지할 수 있는 사용자 중심 생체인증 모델을 설계할 수 있는가?
• RQ2 경량적이고 효율적인 암호화 기반으로 두 개의 암호화된 생체정보 템플릿 간의 유사도를 안전하게 평가할 수 있는가?
• RQ3 TPE 기반 기술이 수동 및 능동 공격 모두에 대해 생체벡터에 대한 민감한 정보 泄露 를 방지할 수 있는가?
• RQ4 자원이 제한된 모바일 기기에서 실시간 생체인증을 위해 TPE 기반 기술이 얼마나 효율적으로 실행될 수 있는가?
• RQ5 온라인/오프라인 계산 모델이 온라인 인증 단계에서의 계산 오버헤드를 상당히 줄일 수 있는가?

주요 결과

• TPE 기반 기술은 수동 및 능동 공격 상황에서도 원본 벡터에 대한 민감한 정보를 노출하지 않으면서도 암호화된 생체정보 템플릿 간의 안전한 비교를 성공적으로 수행한다.
• n=100일 경우 스마트폰에서 토큰 생성 시간은 약 50ms이며, n=300일 경우 약 900ms로 중간 크기의 생체정보 템플릿에 대해 실용성을 입증한다.
• 온라인/오프라인 계산 메커니즘을 통해 온라인 계산 시간이 약 절반으로 감소하여 반응성 향상과 배터리 소모 감소에 기여한다.
• 노트북 기기에서 고차원 템플릿(n=2000)의 경우 사전 계산을 활용하면 토큰 생성 시간이 1초 이내로 이루어져 확장성을 입증한다.
• TPE 기반 기술은 내적 기반 비교로 표현 가능한 다양한 거리 측정법(해밍 거리, 유클리드 거리 포함)의 탄력적 평가를 지원한다.
• 성능 결과를 바탕으로 이 기술은 모바일 및 개인용 컴퓨팅 기기에서 실용적인 구현이 가능하며, 기밀을 유지하는 생체인증의 실제 적용 가능성을 입증한다.