[论文解读] Securing Iris Templates using Combined User and Soft Biometric based Password Hardened Fuzzy Vault

V. S. Meenakshi, G. Padmavathi|arXiv (Cornell University)|Mar 7, 2010

Biometric Identification and Security参考文献 4被引用 4

一句话总结

本文提出了一种基于模糊保险箱的新颖方案，通过将用户特定的密码与软生物特征（例如年龄、性别、眼睛颜色）结合，生成可取消且可撤销的虹膜模板，以保护虹膜模板。该方法通过将生物特征和辅助数据嵌入模糊保险箱，增强了安全性，使其能够抵御模板泄露，并实现无需暴露原始生物特征数据的安全、可重复使用的认证。

ABSTRACT

Personal identification and authentication is very crucial in the current scenario. Biometrics plays an important role in this area. Biometric based authentication has proved superior compared to traditional password based authentication. Anyhow biometrics is permanent feature of a person and cannot be reissued when compromised as passwords. To over come this problem, instead of storing the original biometric templates transformed templates can be stored. Whenever the transformation function is changed new revocable/cancelable templates are generated. Soft biometrics is ancillary information that can be combined with primary biometrics to identify a person in a better way. Iris has certain advantage compared to other biometric traits like fingerprint. Iris is an internal part that is less prone to damage. Moreover is very difficult for an attacker to capture an iris. The key advantage of iris biometrics is its stability or template longevity. Biometric systems are vulnerable to a variety of attacks. This work generates cancelable iris templates by applying user and soft biometric based password transformations and further secures the templates by biometric cryptographic construct fuzzy vault.

研究动机与目标

• 解决静态生物特征模板在遭受泄露时的脆弱性，特别是虹膜识别系统中的问题。
• 克服传统生物特征的局限性，即一旦泄露无法像密码一样被撤销。
• 通过将用户特定的密码和软生物特征整合到密码学构造中，提升模板安全性。
• 开发一种可取消的生物特征模板系统，支持模板的撤销与重新发放。

提出的方法

• 系统使用一种结合用户密码和软生物特征属性的变换函数，生成可取消的虹膜模板。
• 收集并编码性别、年龄和眼睛颜色等软生物特征，作为模板生成过程的一部分。
• 利用变换后的虹膜模板和用户-软生物特征数据的组合作为密钥，构建模糊保险箱方案。
• 模糊保险箱的设计将变换后的生物特征数据与秘密密钥（密码 + 软生物特征）绑定，仅当提供正确输入时才能安全恢复密钥。
• 该方案确保即使模板被泄露，原始生物特征和秘密密钥仍因密码学绑定而受到保护。
• 通过更改用户密码或软生物特征参数实现可撤销性，从而生成全新的、不同的模板。

实验结果

研究问题

• RQ1 如何使虹膜模板在发生泄露时具备可撤销性并保持安全性？
• RQ2 软生物特征在提升生物特征模板的安全性和唯一性方面发挥什么作用？
• RQ3 模糊保险箱机制能否有效绑定用户密码和软生物特征数据，以保护变换后的虹膜模板？
• RQ4 整合多种生物特征因素如何提升生物特征系统对攻击的抗御能力？
• RQ5 使用密码加固的模糊保险箱对模板安全性和系统鲁棒性有何影响？

主要发现

• 所提出的方案成功生成了可取消的虹膜模板，可通过更改用户密码或软生物特征输入实现撤销与重新发放。
• 软生物特征的整合显著提高了密钥的熵值和唯一性，降低了暴力破解或模板重构攻击的可能性。
• 模糊保险箱机制确保只有提供匹配生物特征和秘密密钥的授权用户才能重建原始模板。
• 与传统生物特征存储方法相比，该系统在抵御模板泄露攻击方面表现出更强的抵抗力。
• 由于虹膜图案的稳定性以及模糊保险箱结构的鲁棒性，系统在用户认证方面保持了高准确率。