[论文解读] Security Vulnerabilities Against Fingerprint Biometric System

Mahesh Joshi, Bodhisatwa Mazumdar+1 more|arXiv (Cornell University)|May 18, 2018

Biometric Identification and Security参考文献 70被引用 30

一句话总结

本文对指纹生物识别系统中的安全漏洞进行了全面分析，识别出15种攻击向量，并通过生物特征密码系统、可取消生物特征和增强型传感器技术提出相应的对策。文章强调模板保护、威胁建模和系统级加固，以减轻仿冒攻击、模板窃取和零成本攻击等风险，为更安全、更注重隐私的生物特征认证框架做出贡献。

ABSTRACT

The biometric system is an automatic identification and authentication system that uses unique biological traits, such as fingerprint, face, iris, voice, retina, etc. of an individual. Of all these systems, fingerprint biometric system is the most widely used because of its low cost, high matching speed, and relatively high matching accuracy. Due to the high efficiency of fingerprint biometric system in verifying a legitimate user, numerous government and private organizations are using this system for security purpose. This paper provides an overview of the fingerprint biometric system and gives details about various current security aspects related to the system. The security concerns that we address include multiple attacks on the system, associated threat models, biometric cryptosystems, current issues, challenges, opportunities, and open problems that exist in present day fingerprint biometric systems

研究动机与目标

• 识别并分析指纹生物特征系统在硬件、软件和通信层面上的15个关键漏洞点。
• 研究针对生物特征数据采集、存储和传输的直接攻击、间接攻击和侧信道攻击。
• 评估生物特征密码系统和可取消生物特征在防止模板重建和保障隐私方面的有效性。
• 通过自适应阈值和改进的传感器技术，应对误接受率、误拒绝率和零成本攻击等挑战。
• 突出当前开放的研究问题和未来方向，包括安全、多模态及硬件保护的生物特征系统。

提出的方法

• 系统性识别从传感器输入到模板存储的指纹生物特征系统流水线中15个脆弱组件。
• 应用生物特征密码系统和可取消生物特征等密码技术，确保模板不可逆和安全。
• 使用图像增强和预处理模块，提升在低质量输入条件下的匹配准确性。
• 设计基于用户特定注册数据的自适应阈值，以降低认证过程中的误接受率和误拒绝率。
• 集成非接触式和多模态生物特征系统，降低仿冒风险并提升活体检测能力。
• 评估基于硬件的解决方案，包括基于智能卡的匹配（卡上匹配、传感器内匹配），以增强模板保护。

实验结果

研究问题

• RQ1 针对指纹生物特征系统的主​​要攻击向量是什么？它们如何利用系统组件和通信通道？
• RQ2 生物特征密码系统和可取消生物特征在防止模板重建和保障隐私方面效果如何？
• RQ3 降低误接受率和误拒绝率的关键挑战是什么？自适应阈值如何提升系统可靠性？
• RQ4 传感器级活体检测和基于硬件的保护如何减轻仿冒攻击和零成本攻击？
• RQ5 在设计安全、可扩展且注重隐私的生物特征认证系统方面，仍存在哪些开放问题和研究机遇？

主要发现

• 在指纹生物特征系统流水线中，从传感器输入到模板存储，共识别出15个不同的漏洞点。
• 生物特征密码系统和可取消生物特征显著提升了模板安全性，使模板不可逆且能抵抗暴力破解攻击。
• 基于用户特定注册数据的自适应阈值可降低误接受率和误拒绝率，提升系统的可用性和准确性。
• 传感器级活体检测和改进的图像增强技术对于减轻零成本攻击和使用假指纹的仿冒攻击至关重要。
• 基于硬件的解决方案，如卡上匹配（Match-on-card）和多模态生物特征系统，相比纯软件方法提供了更强的安全性和性能。
• 未来研究应聚焦于2D到3D生物特征转换、多模态融合，以及利用生物特征实现安全数字签名方案的集成。