[논문 리뷰] Secure Iris Authentication Using Visual Cryptography

P. S. Revenkar, Anisa Anjum외 1명|arXiv (Cornell University)|2010. 04. 10.

Biometric Identification and Security참고 문헌 15인용 수 57

한 줄 요약

이 논문은 생체인식 시스템에서 이면 템플릿을 보호하기 위해 시각 암호 기반 프레임워크를 제안한다. 이는 무단 수정을 방지하며, 이면 템플릿을 공유 이미지로 암호화하여 개별적으로는 정보를 노출하지 않도록 하여 기밀성과 인간이 해독할 수 있는 복수 인증 수단을 통해 안전한 다중 요인 인증을 가능하게 한다.

ABSTRACT

Biometrics deal with automated methods of identifying a person or verifying the identity of a person based on physiological or behavioral characteristics. Visual cryptography is a secret sharing scheme where a secret image is encrypted into the shares which independently disclose no information about the original secret image. As biometric template are stored in the centralized database, due to security threats biometric template may be modified by attacker. If biometric template is altered authorized user will not be allowed to access the resource. To deal this issue visual cryptography schemes can be applied to secure the iris template. Visual cryptography provides great means for helping such security needs as well as extra layer of authentication.

연구 동기 및 목표

• 중앙집중식 생체인식 템플릿 데이터베이스가 변조 및 도용에 취약한 문제를 해결하기 위해.
• 공격자가 감지되지 않게 이면 템플릿을 수정할 수 없도록 하여 정상 사용자에게 접근을 거부당하는 것을 방지하기 위해.
• 시각 암호 기법을 기밀 공유 메커니즘으로 활용하여 이면 기반 인증의 보안성과 개인정보 보호를 향상시키기 위해.
• 암호 해독 없이도 비밀 템플릿을 시각적으로 복원함으로써 추가적인 인증 단계를 제공하기 위해.

제안 방법

• 생체인식 시스템에서 사용 가능한 이진 이미지 표현 방식으로 이면 템플릿을 변환한다.
• 이중 이진 템플릿을 시각 암호 기법(VCS)을 사용해 두 개의 무작위로 보이는 공유 이미지로 인코딩한다.
• 각 공유 이미지만으로는 원본 템플릿에 대한 정보를 유추할 수 없어 기밀성이 보장된다.
• 두 공유 이미지를 겹쳐 놓음으로써 픽셀 중첩을 통해 원본 이면 템플릿을 시각적으로 복원한다.
• 복원을 위해 두 개의 공유 이미지가 모두 필요하므로, (2,2) 임계값 기반 시각 암호 기법을 사용한다.
• 기존의 이면 인식 시스템과의 통합을 위해 표준 템플릿 저장 방식을 공유 이미지 배포 방식으로 대체한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 중앙집중식 데이터베이스에서 이면 템플릿을 무단 수정으로부터 어떻게 보호할 수 있는가?
• RQ2 암호 해독 없이도 인간이 해독할 수 있는 방법으로 이면 생체인식을 안전하게 인증할 수 있는가?
• RQ3 시각 암호 기법이 이면 인식 시스템의 정확도와 사용성에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ4 오직 두 개의 공유 이미지를 모두 가진 정당한 사용자만 원본 템플릿을 복원할 수 있도록 보장하는 방법은 무엇인가?
• RQ5 이면 인증을 위한 시각 암호 기법을 통해 달성 가능한 보안 수준과 템플릿의 정밀도는 어느 정도인가?

주요 결과

• 제안된 기법은 공유 이미지 중 하나만으로는 이면 템플릿에 대한 정보를 노출하지 않기 때문에 무단 접근 및 변조를 효과적으로 방지한다.
• 공유 이미지를 겹쳐 복원하는 시각적 복원 과정을 통해 생체정보를 정확하고 신뢰성 있게 복구할 수 있다.
• 템플릿을 두 개의 공유 이미지 없이도 시각적으로 해독할 수 없게 하여 보안성을 강화하고 데이터베이스 유출에 대한 저항력을 높인다.
• 표준 템플릿 형식과 복원 기법을 사용함으로써 기존 이면 인식 시스템과의 호환성을 유지한다.
• 한 개의 공유 이미지만 유출되어도 원본 템플릿은 여전히 안전하기 때문에 시각 암호 기법의 활용이 효과적이다.
• 이 접근법은 개인정보 보호가 중요한 생체인식 인증 환경에서 실용적인 구현 가능성을 입증한다.