[논문 리뷰] Secure and Reliable Biometric Access Control for Resource-Constrained Systems and IoT

Nima Karimian, Zimu Guo외 4명|arXiv (Cornell University)|2018. 03. 26.

Physical Unclonable Functions (PUFs) and Hardware Security참고 문헌 22인용 수 15

한 줄 요약

이 논문은 생체 인증 템플릿을 영구 저장하지 않도록 하여 보안성과 효율성을 확보한 BLOcKeR를 제안한다. 이는 PUF와 하드웨어 오버클로저를 활용하여 IoT 및 자원 제한된 장치에 적합한 생체 접근 제어 프레임워크이다. ECG 기반 키 생성을 위한 노이즈 인식 비트 할당(NA-IOMBA)을 통합함으로써, 스트레스나 운동 상황에서 25% 높은 신뢰성과 함께 56% 더 짧은 키 길이를 달성하였으며, 노이즈 제거 및 오류 수정 오버헤드를 62% 감소시켰다. 이와 동시에 높은 엔트로피를 유지하고 물리적 공격에 저항할 수 있다.

ABSTRACT

With the emergence of the Internet-of-Things (IoT), there is a growing need for access control and data protection on low-power, pervasive devices. Biometric-based authentication is promising for IoT due to its convenient nature and lower susceptibility to attacks. However, the costs associated with biometric processing and template protection are nontrivial for smart cards, key fobs, and so forth. In this paper, we discuss the security, cost, and utility of biometric systems and develop two major frameworks for improving them. First, we introduce a new framework for implementing biometric systems based on physical unclonable functions (PUFs) and hardware obfuscation that, unlike traditional software approaches, does not require nonvolatile storage of a biometric template/key. Aside from reducing the risk of compromising the biometric, the nature of obfuscation also provides protection against access control circumvention via malware and fault injection. The PUF provides non-invertibility and non-linkability. Second, a major requirement of the proposed PUF/obfuscation approach is that a reliable (robust) key be generated from the users input biometric. We propose a noiseaware biometric quantization framework capable of generating unique, reliable keys with reduced enrollment time and denoising costs. Finally, we conduct several case studies. In the first, the proposed noise-aware approach is compared to our previous approach for multiple biometric modalities, including popular ones (fingerprint and iris) and emerging cardiovascular ones (ECG and PPG). The results show that ECG provides the best tradeoff between reliability, key length, entropy, and cost. In the second and third case studies, we demonstrate how reliability, denoising costs, and enrollment times can be simultaneously improved by modeling subject intra-variations for ECG.

연구 동기 및 목표

• 자원 제한된 IoT 장치에서 생체 인식 인증의 보안성과 효율성 도전 과제를 해결하며, 특히 생체 템플릿 泄露 위험과 높은 처리 비용을 줄이기 위해.
• 기존의 서버에서 일치시키는 방식과 카드에서 일치시키는 방식의 한계를 극복하기 위해, 하드웨어 기반의 복제 불가능한 기능(PUF)을 활용해 생체 템플릿의 영구 저장을 제거한다.
• 스트레스나 운동과 같은 내부 사용자 변동성에 대응할 수 있는 저오버헤드이고 신뢰성 있는 생체 키 생성 방법을 개발하며, 특히 ECG 기반 시스템에 초점을 맞춘다.
• 하드웨어 오버클로저와 PUF 기반의 역행 불가능한 키 유도를 통해 물리적 공격(예: 오류 주입, 악성 소프트웨어)과 사이드 채널 공격에 대한 시스템의 내성을 향상시킨다.
• 실제로 저전력 장치에 구현 가능한 실용적 배포를 위해, 생체 시스템에서 신뢰성, 엔트로피, 길이, 계산 비용 간의 트레이드오프를 최적화한다.

제안 방법

• PUF, 비트스트림 오버클로저, 재구성 가능한 하드웨어를 결합한 새로운 프레임워크인 BLOcKeR를 제안하여, 템플릿 저장 없이도 비가역적이며 연결 불가능한 생체 키를 생성한다.
• 물리적 복제 불가능한 기능(PUF)을 활용해 생체 입력에서 암호학적으로 강력한 키를 유도함으로써, 비가역성과 복제 또는 템플릿 재구성에 대한 저항성을 확보한다.
• ECG 신호의 스트레스, 운동, 생리적 변화로 인한 변동을 모델링하기 위해 노이즈 인식 간격 최적화 비트 할당(NA-IOMBA)을 도입한 동적 비트 할당 기법을 제안한다.
• 스케일링 파라미터 α, b, θ를 활용해 ECG 형태 변화(진폭, 간격, 심박수)를 동적 모델로 표현함으로써, NA-IOMBA에서 적응형 마진 최적화를 가능하게 한다.
• 재구성 가능성을 활용해 사용자별로 적응형 사전 처리, 특징 추출, 오류 수정 오버헤드를 적용함으로써, 전체 시스템의 전력 소모와 지연 시간을 감소시킨다.
• 저전력 IoT 장치에 ECC(오류 수정 코드)를 통합하여 오류를 복구함을 가능하게 하며, NA-IOMBA로 인한 오버헤드 감소 덕분에 39 mW의 전력 소비를 달성한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 자원 제한된 IoT 장치에서 영구적인 생체 템플릿 저장을 제거하면서도 강력한 보안성과 낮은 자원 사용을 유지할 수 있는 생체 인식 시스템을 설계할 수 있는가?
• RQ2 ECG 신호의 노이즈와 내부 사용자 변동성(예: 스트레스, 운동)을 어떻게 모델링하고 보완할 수 있을까? 이를 통해 오류 수정 및 노이즈 제거 비용을 줄이고 신뢰성을 높일 수 있는가?
• RQ3 동적 ECG 파형 변화(예: P, QRS, T파의 이동)가 생체 키 생성의 신뢰성에 어떤 영향을 미치며, 이를 적응형 비트 할당을 통해 어떻게 완화할 수 있는가?
• RQ4 노이즈 인식 비트 할당(NA-IOMBA)이 키 길이나 엔트로피를 희생시키지 않으면서도 오버헤드(노이즈 제거, 오류 수정)를 얼마나 줄일 수 있는가?
• RQ5 PUF와 하드웨어 오버클로저의 통합이 매치온디바이스 시스템에서 오류 주입 및 템플릿 추출 공격에 대한 저항력을 얼마나 향상시키는가?

주요 결과

• NA-IOMBA를 사용한 ECG 기반 생체 인식 시스템은 지문, 망막, PPG 모odalities와 비교해도 신뢰성, 키 길이, 엔트로피, 비용 간 최적의 트레이드오프를 달성한다.
• 기존 방법 대비 NA-IOMBA는 노이즈 제거 및 오류 수정 오버헤드를 62% 감소시켰으며, 추가적인 등록 측정이 필요로 하지 않는다.
• 스트레스/운동 조건 하에서 NA-IOMBA는 표준 IOMBA 대비 키 신뢰성을 25% 향상시켰으며, 0.5 스케일링 조건에서 T파에 대해 최소 71.61%, P파에 대해 72.37%, QRS파에 대해 73.96%의 신뢰성을 확보했다.
• 이러한 신뢰성 향상을 위해 키 길이를 평균 420비트로 56% 단축시켰으며, 이는 대부분의 암호학적 응용에 충분한 수준을 유지한다.
• BLOcKeR 프레임워크는 전력 소모가 단 39 mW에 불과하여 저전력 IoT 장치에 대한 실현 가능성을 입증하였으며, 사용자별로 하드웨어 수준에서 처리 오버헤드를 적응적으로 조절할 수 있다.
• PUF와 오버클로저의 사용은 키의 비가역성과 연결 불가능성을 보장하여, 템플릿 재구성, 악성 소프트웨어, 오류 주입 공격에 대한 저항성을 확보한다.