KR20110132834A - Method for secure fingerprint verification - Google Patents

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Abstract

PURPOSE: A method for recognizing a fingerprint is provided to protect an original feature point from a fingerprint by adding a plurality of fake fingerprints. CONSTITUTION: A reference feature point(310) is selected from the extracted original feature point. A feature shape is formed based on the information of the selected reference feature point. A space between feature points(330) is calculated by determining the number of fake feature points to be added to the shape. A fingerprint template is generated by adding the fake feature points with the calculated space.

Description

안전한 지문 인식 방법{Method For Secure Fingerprint Verification}Secure Fingerprint Verification {Method For Secure Fingerprint Verification}

본 발명은 안전한 지문 인식 방법에 관한 것으로서, 보다 구체적으로는 다수의 가짜특징점을 추가하여 사용자 지문으로부터 추출된 원본특징점을 보호하는 지문 인식 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a secure fingerprint recognition method, and more particularly to a fingerprint recognition method for protecting the original feature points extracted from the user fingerprint by adding a plurality of fake feature points.

본 발명은 지식경제부의 IT성장동력기술개발사업의 일환으로 수행한 연구로부터 도출된 것이다[과제관리번호:2007-S-020-03,과제명:프라이버시 보호형 바이오인식 시스템 개발].The present invention is derived from a study conducted as part of the IT growth engine technology development project of the Ministry of Knowledge Economy [Task Management No .: 2007-S-020-03, Title: Development of privacy-protected biometric system].

개인의 생체정보(biometric data)는 얼굴 1개, 홍채 2개 등 유한개의 정보를 가지고 있기 때문에 일반적으로 정보시스템에 접근하기 위하여 사용되는 패스워드 또는 PIN(Personal Identification Number)과 같이 변경이 자유롭지 못하다. 지문정보 또한 10개의 손가락만이 존재하기 때문에 등록된 지문정보가 유출되었을 경우 10번의 변경만이 가능하므로, 저장장치에 저장된 생체정보 특히 지문정보가 유출되더라도 유출된 지문정보를 공격자가 재사용하지 못하게 할 필요성이 크다. Since the biometric data of an individual has finite information such as one face and two irises, it cannot be changed freely, such as a password or personal identification number (PIN) used to access an information system. Since only 10 fingers are present, only 10 changes can be made if the registered fingerprint information is leaked. Therefore, even if the biometric information stored in the storage device, especially the fingerprint information, is leaked, the attacker cannot reuse the leaked fingerprint information. The need is great.

이에 따라 사용자의 지문 영상으로부터 추출된 원본특징점을 보호하기 위하여 지문퍼지볼트(Fuzzy fingerprint vault)방법이 고안되었다.Accordingly, the Fuzzy fingerprint vault method has been devised to protect the original feature points extracted from the user's fingerprint image.

U. Uludag 등에 의한 「"Fuzzy Vault for Fingerprints", Audio- and Video- based Biometric Person Authentication, Vol. 5, pp. 310-319, 2005.7」에는 퍼지 볼트를 지문에 적용하여 지문인식 성능을 측정한 것으로서. 다항식의 개수를 하나로 고정한 후 퍼지 볼트를 지문에 적용한 기법이 개시되어 있고, Alisher Kholmatov 등에 의한 「"Realization of Correlation Attack Against the Fuzzy Vault Scheme", Proc. SPIE, Vol. 6819 pp. 68190 O- 68190 O-7, 2008.2」에는 지문퍼지볼트 시스템의 공격방법을 제안한 것으로서, 공격자가 동일 지문으로 생성된 두개의 퍼지 볼트를 획득하게 되면 두 템플릿 간의 상관관계를 이용하여 지문특징점을 추출하는 기법(Correlation Attack)이 개시되어 있다.U. Uludag et al., "" Fuzzy Vault for Fingerprints ", Audio- and Video-based Biometric Person Authentication, Vol. 5, pp. 310-319, 2005.7 ”, is a measure of fingerprint recognition performance by applying a purge bolt to a fingerprint. A technique of applying a fuzzy bolt to a fingerprint after fixing the number of polynomials to one is disclosed, and "Realization of Correlation Attack Against the Fuzzy Vault Scheme", Proc. By Alisher Kholmatov et al. SPIE, Vol. 6819 pp. 68190 O- 68190 O-7, 2008.2 ”proposes an attack method of the fingerprint fuzzy bolt system. When an attacker acquires two fuzzy bolts created with the same fingerprint, the fingerprint feature is extracted using the correlation between the two templates. A technique is disclosed.

즉, 지문퍼지볼트 방법은 원본특징점을 보호하기 위해 다수의 가짜특징점을 추가하여 원본특징점과 함께 저장한다. 저장되는 등록 지문 템플릿은 추출된 원본특징점과 다수의 가짜특징점으로 구성되고, 가짜특징점은 원본특징점과 동일한 자료구조(예를 들어 좌표, 각도, 타입)를 가지며 랜덤하게 생성된다. 따라서 등록 지문 템플릿이 유출되더라도 공격자는 원본특징점만을 분리할 수 없다.That is, the fingerprint fuzzy bolt method adds a plurality of fake feature points to protect the original feature points and stores them together with the original feature points. The registered fingerprint template stored is composed of extracted original feature points and a plurality of fake feature points. The fake feature points have the same data structure as the original feature points (eg, coordinates, angles, and types) and are randomly generated. Therefore, even if the registered fingerprint template is leaked, the attacker cannot separate only the original feature point.

그러나, 기존의 지문퍼지볼트 방법은 원본특징점의 기하학적인 정보가 지문획득시 마다 항상 유지되고 가짜특징점은 랜덤하게 추가되기 때문에, 두 개 이상의 등록 지문 템플릿을 획득하여 상관관계를 분석하여 원본특징점만을 분리하는 상관관계 공격(Correlation Attack)에 취약하다는 치명적인 문제점이 있다. However, in the existing fingerprint fuzzy bolt method, since the geometric information of the original feature point is always maintained every time the fingerprint is acquired and the fake feature point is added at random, the original feature point is separated by analyzing the correlation by obtaining two or more registered fingerprint templates. There is a fatal problem of being vulnerable to a correlation attack.

본 발명은 상기와 같은 문제점을 감안하여 창출한 것으로서, 유출된 지문 템플릿으로부터 원본 탬플릿에 대한 정보를 유추해낼 수 없도록 사용자의 인증을 위한 지문 탬플릿을 생성하는 지문 인식 방법을 제공하는 데 그 목적이 있다.The present invention has been made in view of the above problems, and an object thereof is to provide a fingerprint recognition method for generating a fingerprint template for authentication of a user so that the information on the original template cannot be inferred from the leaked fingerprint template. .

전술한 목적을 달성하기 위하여, 본 발명의 일면에 따른 지문 인식 방법은 추출된 상기 원본특징점에서 임의의 기준특징점을 선택하는 단계; 선택된 상기 기준특징점의 정보를 토대로 특정 모양을 형성하는 단계; 형성된 상기 모양 상에 추가시킬 가짜특징점의 개수를 결정하고, 이를 근거로 특징점과 특징점 사이의 간격을 계산하는 단계; 및 계산된 상기 간격마다 상기 모양 상에 상기 가짜특징점을 추가시켜 상기 지문 탬플릿을 생성하는 단계를 포함한다.In order to achieve the above object, the fingerprint recognition method according to an aspect of the present invention comprises the steps of selecting any reference feature point from the extracted original feature point; Forming a specific shape based on the selected information of the reference feature point; Determining a number of fake feature points to add to the formed shape, and calculating a distance between the feature points and the feature points based on the number of fake feature points; And generating the fingerprint template by adding the fake feature point to the shape at each calculated interval.

본 발명에 따르면, 사용자의 인증을 위해 등록된 지문 특징점이 유출되더라도 재사용이 불가능하므로, 상관관계 공격 등을 원천적으로 차단할 수 있어서 지문인식을 안전하게 할 수 있는 효과가 있다.According to the present invention, even if the fingerprint feature is registered for the user's authentication is not reused because it can not be reused, it is possible to block the correlation attack and the like, there is an effect that can secure the fingerprint recognition.

도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 안전한 지문 인식 방법을 수행하는 장치를 설명한 블럭도.
도 2 내지 도 4는 지문 탬플릿의 생성 방법을 설명한 예시도.1 is a block diagram illustrating an apparatus for performing a secure fingerprint recognition method according to an embodiment of the present invention.
2 to 4 are exemplary views illustrating a method of generating a fingerprint template.

본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 것이며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하며, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 용이하게 이해할 수 있도록 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 기재에 의해 정의된다. 한편, 본 명세서에서 사용된 용어는 실시예들을 설명하기 위한 것이며 본 발명을 제한하고자 하는 것은 아니다. 본 명세서에서, 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함한다. 명세서에서 사용되는 "포함한다(comprises)" 또는 "포함하는(comprising)"은 언급된 구성요소, 단계, 동작 및/또는 소자 이외의 하나 이상의 다른 구성요소, 단계, 동작 및/또는 소자의 존재 또는 추가를 배제하지 않는다.Advantages and features of the present invention and methods for achieving them will be apparent with reference to the embodiments described below in detail with the accompanying drawings. The present invention may, however, be embodied in many different forms and should not be construed as being limited to the embodiments set forth herein. Rather, these embodiments are provided so that this disclosure will be thorough and complete, and will fully convey the scope of the invention to those skilled in the art. And is intended to enable a person skilled in the art to readily understand the scope of the invention, and the invention is defined by the claims. It is to be understood that the terminology used herein is for the purpose of describing particular embodiments only and is not intended to be limiting of the invention. In the present specification, the singular form includes plural forms unless otherwise specified in the specification. It is noted that " comprises, " or "comprising," as used herein, means the presence or absence of one or more other components, steps, operations, and / Do not exclude the addition.

이하, 도 1 내지 도 4를 참조하여 본 발명의 일실시예에 따른 안전한 지문 인식 방법을 설명한다. 도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 안전한 지문 인식 방법을 수행하는 장치를 설명하기 위한 블럭도이고, 도 2 내지 도 4는 지문 탬플릿의 생성 방법을 설명하기 위한 예시도이다.Hereinafter, a secure fingerprint recognition method according to an embodiment of the present invention will be described with reference to FIGS. 1 to 4. 1 is a block diagram illustrating an apparatus for performing a secure fingerprint recognition method according to an embodiment of the present invention, Figures 2 to 4 is an exemplary view for explaining a method for generating a fingerprint template.

도 1에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일실시예에 따른 안전한 지문 인식 방법을 수행하는 지문 인식 장치는 등록 지문 특징점 추출부(100), 특징점 보호부(200), 저장부(300), 인증 지문 특징점 추출부(400) 및 지문 비교부(500)를 포함한다.As shown in FIG. 1, a fingerprint recognition apparatus for performing a secure fingerprint recognition method according to an embodiment of the present invention includes a registered fingerprint feature point extractor 100, a feature point protector 200, a storage unit 300, and an authentication method. A fingerprint feature point extractor 400 and a fingerprint comparator 500 are included.

등록 지문 특징점 추출부(100)는 전처리과정을 거친 사용자의 등록 지문 영상에서 원본특징점을 추출한다.The registered fingerprint feature point extractor 100 extracts the original feature point from the registered fingerprint image of the user who has undergone the preprocessing.

특징점 보호부(200)는 원본특징점이 유출되더라도 재사용이 불가능하도록 추출된 원본특징점을 보호하는 변환과정을 수행하여 등록 지문 탬플릿을 생성한다.The feature point protection unit 200 generates a registration fingerprint template by performing a conversion process to protect the extracted original feature point so that it cannot be reused even if the original feature point is leaked.

예컨대, 특징점 보호부(200)는 원본특징점을 보호하기 위한 가짜특징점을 랜덤하게 생성하지 않고, 원본특징점의 정보를 활용하여 생성한다. 도 2에 도시된 바와 같이, 특징점 보호부(200)는 추출된 원본특징점에서 임의의 기준특징점(310)을 선택한다. 선택된 기준특징점(310)의 정보(예컨대, 시계방향)에 대해서 반지름이 r인 원(320) 모양, 즉 접원을 형성한다. 기준특징점(310)을 기준으로 원(320) 모양 상에 추가될 가짜특징점의 개수(n)를 결정하고, 특징점과 특징점 사이의 간격(340, 사잇각) θ를 수학식 1과 같이 계산한다.For example, the feature point protection unit 200 does not randomly generate a fake feature point to protect the original feature point, but generates by using the information of the original feature point. As shown in FIG. 2, the feature point protection unit 200 selects an arbitrary reference feature point 310 from the extracted original feature point. With respect to the information (eg, clockwise) of the selected reference feature point 310, a circle 320 having a radius r is formed, that is, a tangent circle. The number n of fake feature points to be added on the shape of the circle 320 is determined based on the reference feature point 310, and the distance 340 between the feature points and the feature points θ is calculated as in Equation 1 below.

Figure pat00001
Figure pat00001

기준특징점(310)을 시작으로 사잇각(340) θ만큼 이동한 접선 위의 점을 선택하여 가짜특징점(330)을 생성한다. 이때 생성된 가짜특징점(330)의 구조는 좌표(x,y), 각도, 타입으로 구성되며, 좌표 정보는 원 모양 상의 x,y 값으로 대치되고, 각도 정보는 원 모양 상의 접선의 방향 값으로 대치되며, 타입 정보는 기준특징점(310)과 동일한 값으로 대치된다. The fake feature point 330 is generated by selecting a point on the tangent line moved by the reference angle 340 θ starting from the reference feature point 310. At this time, the generated fake feature point 330 is composed of coordinates (x, y), angle, type, coordinate information is replaced with x, y value on the circle shape, angle information is the direction value of the tangent on the circle shape The type information is replaced with the same value as the reference feature point 310.

특징점 보호부(200)는 추출된 모든 원본 특징점에 대해서 전술한 과정을 수행하여 등록 지문 탬플릿을 생성한다. 따라서, 원본특징점의 개수가 m일 경우, 등록 지문 탬플릿 생성에 추가되는 가짜특징점의 전체 개수(N)는 수학식 2와 같다.
The feature point protection unit 200 performs the above-described process on all extracted original feature points to generate a registration fingerprint template. Therefore, when the number of original feature points is m, the total number N of fake feature points added to the registration fingerprint template generation is expressed by Equation 2 below.

Figure pat00002
Figure pat00002

예컨대, 특징점 보호부(200)는 도 3에 도시된 바와 같이, 원본특징점이 3개일 경우, 가짜특징점을 N( n*3 )개 추가하여 등록 지문 탬플릿을 생성할 수 있다.For example, as shown in FIG. 3, the feature point protection unit 200 may generate a registered fingerprint template by adding N (n * 3) fake feature points when there are three original feature points.

한편, 도 3에서 원본과 가짜특징점을 구분한 것과 접원을 표시한 것은 설명을 용이하게 하기 위함이며, 실제 등록 지문 탬플릿은 원본과 가짜특징점의 구분없이 저장된다. Meanwhile, in FIG. 3, the original and the fake feature points are distinguished from each other and the hospitalization is displayed for ease of explanation, and the actual registered fingerprint template is stored without the distinction between the original and the fake feature points.

특징점 보호부(200)는 상관관계 공격에 강인한 가짜특징점 추가를 도 2 및 도 3에 도시된 바와 같이, 접원을 이용하여 추가할 수 있고, 도 4에 도시된 바와 같이 직선을 이용하여 추가할 수도 있다.The feature point protection unit 200 may add a fake feature point that is robust to a correlation attack, as shown in FIGS. 2 and 3, by using a hospitalization, or may be added by using a straight line as shown in FIG. 4. have.

이렇게 함으로써 사용자의 인증을 위해 등록된 지문 특징점이 유출될 경우, 재사용이 불가능하여 상관관계 공격 등을 원천적으로 차단할 수 있어서 지문인식을 안전하게 할 수 있다.In this way, if the fingerprint feature registered for the user's authentication is leaked, it cannot be reused, thereby preventing the correlation attack and the like, thereby making it possible to secure the fingerprint recognition.

저장부(300)는 생성된 등록 지문 탬플릿을 데이터베이스에 저장한다. The storage unit 300 stores the generated registration fingerprint template in the database.

이상 본 발명에서의 지문 등록과정을 설명하였고, 이하에서는 지문 인증과정을 설명한다.The fingerprint registration process in the present invention has been described above. Hereinafter, the fingerprint authentication process will be described.

인증 지문 특징점 추출부(400)는 인증 지문으로부터 인증특징점을 추출하고, 지문 등록과정에서와 동일한 과정을 거쳐 특징점을 추출한다.The authentication fingerprint feature point extractor 400 extracts the authentication feature point from the authentication fingerprint and extracts the feature point through the same process as in the fingerprint registration process.

지문 비교부(500)는 인증 지문 특징점 추출부(400)에서 추출된 인증특징점과 지문 등록과정에서 데이터베이스에 저장된 등록 지문 탬플릿을 비교하여 비교 결과에 따라 인증을 시도한 사용자가 등록된 사용자인지 여부를 판단한다. The fingerprint comparator 500 compares the authentication feature points extracted by the authentication fingerprint feature point extractor 400 with the registered fingerprint templates stored in the database in the fingerprint registration process to determine whether the user who attempts to authenticate is a registered user according to the comparison result. do.

한편, 기존의 지문 인식 방법은 생성된 가짜특징점의 좌표값을 기준으로 일정한 거리에 다른 특징점이 존재하는지를 판별하는 유효성 검사를 거치게 되는데, 주변에 다른 특징점이 존재할 경우 생성된 가짜특징점을 추가하지 않는다. 그러나 본 발명에서는 원본 특징점의 완벽한 은닉을 위해서 각 기준특징점에 대응되는 가짜특징점들을 생성하기 때문에 생성된 가짜특징점의 주변에 다른 특징점이 존재하는지 여부에 무관하게 생성된다.Meanwhile, the existing fingerprint recognition method undergoes a validity check for determining whether other feature points exist at a predetermined distance based on the coordinates of the generated fake feature points, and does not add the generated fake feature points when other feature points exist in the vicinity. However, in the present invention, since the fake feature points corresponding to each reference feature point are generated for perfect concealment of the original feature point, it is generated regardless of whether other feature points exist around the generated fake feature point.

이상 바람직한 실시예와 첨부도면을 참조하여 본 발명의 구성에 관해 구체적으로 설명하였으나, 이는 예시에 불과한 것으로 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범주내에서 여러 가지 변형이 가능함은 물론이다. 그러므로 본 발명의 범위는 설명된 실시예에 국한되어 정해져서는 안되며 후술하는 특허청구의 범위뿐만 아니라 이 특허청구의 범위와 균등한 것들에 의해 정해져야 한다.
Although the configuration of the present invention has been described in detail with reference to the preferred embodiments and the accompanying drawings, this is only an example, and various modifications are possible within the scope without departing from the spirit of the present invention. Therefore, the scope of the present invention should not be limited by the illustrated embodiments, but should be determined by the scope of the appended claims and equivalents thereof.

100 : 등록 지문 특징점 추출부 200 : 특징점 보호부
300 : 저장부 400 : 인증 지문 특징점 추출부
500 : 지문 비교부100: registration fingerprint feature point extraction unit 200: feature point protection unit
300: storage unit 400: authentication fingerprint feature point extraction unit
500: fingerprint comparison unit

Claims (1)

사용자의 지문 영상에서 추출된 원본특징점과, 상기 원본특징점을 보호하기 위한 가짜특징점으로 상기 사용자의 인증을 위한 지문 탬플릿을 생성하는 지문 인식 방법에 있어서,
추출된 상기 원본특징점에서 임의의 기준특징점을 선택하는 단계;
선택된 상기 기준특징점의 정보를 토대로 특정 모양을 형성하는 단계;
형성된 상기 모양 상에 추가시킬 가짜특징점의 개수를 결정하고, 이를 근거로 특징점과 특징점 사이의 간격을 계산하는 단계; 및
계산된 상기 간격마다 상기 모양 상에 상기 가짜특징점을 추가시켜 상기 지문 탬플릿을 생성하는 단계
를 포함하는 지문 인식 방법.
In the fingerprint recognition method for generating a fingerprint template for authentication of the user with the original feature point extracted from the fingerprint image of the user and the fake feature point to protect the original feature point,
Selecting an arbitrary reference feature point from the extracted original feature point;
Forming a specific shape based on the selected information of the reference feature point;
Determining a number of fake feature points to add to the formed shape, and calculating a distance between the feature points and the feature points based on the number of fake feature points; And
Generating the fingerprint template by adding the fake feature point to the shape at each calculated interval;
Fingerprint recognition method comprising a.
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WO2024112341A1 (en) * 2022-11-23 2024-05-30 Visa International Service Association Superimposed biometric authentication

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