KR20190001177A - 바이오메트릭을 이용한 사용자의 인증 방법 및 장치 - Google Patents

바이오메트릭을 이용한 사용자의 인증 방법 및 장치 Download PDF

Info

Publication number
KR20190001177A
KR20190001177A KR1020170080752A KR20170080752A KR20190001177A KR 20190001177 A KR20190001177 A KR 20190001177A KR 1020170080752 A KR1020170080752 A KR 1020170080752A KR 20170080752 A KR20170080752 A KR 20170080752A KR 20190001177 A KR20190001177 A KR 20190001177A
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
entry
template
index
query
secret key
Prior art date
Application number
KR1020170080752A
Other languages
English (en)
Other versions
KR102289419B1 (ko
Inventor
허세영
테오 벵 진 앤드류
황정연
김석현
김수형
김승현
김영삼
노종혁
조상래
조영섭
조진만
진승헌
Original Assignee
한국전자통신연구원
연세대학교 산학협력단
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 한국전자통신연구원, 연세대학교 산학협력단 filed Critical 한국전자통신연구원
Priority to KR1020170080752A priority Critical patent/KR102289419B1/ko
Priority to US16/016,822 priority patent/US10826897B2/en
Publication of KR20190001177A publication Critical patent/KR20190001177A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR102289419B1 publication Critical patent/KR102289419B1/ko

Links

Images

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L63/00—Network architectures or network communication protocols for network security
    • H04L63/08—Network architectures or network communication protocols for network security for authentication of entities
    • H04L63/0861—Network architectures or network communication protocols for network security for authentication of entities using biometrical features, e.g. fingerprint, retina-scan
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F21/00—Security arrangements for protecting computers, components thereof, programs or data against unauthorised activity
    • G06F21/30—Authentication, i.e. establishing the identity or authorisation of security principals
    • G06F21/31—User authentication
    • G06F21/32—User authentication using biometric data, e.g. fingerprints, iris scans or voiceprints
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F21/00—Security arrangements for protecting computers, components thereof, programs or data against unauthorised activity
    • G06F21/30—Authentication, i.e. establishing the identity or authorisation of security principals
    • G06F21/45—Structures or tools for the administration of authentication
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
    • G06V40/50—Maintenance of biometric data or enrolment thereof
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
    • G06V40/50—Maintenance of biometric data or enrolment thereof
    • G06V40/53—Measures to keep reference information secret, e.g. cancellable biometrics
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L9/00—Cryptographic mechanisms or cryptographic arrangements for secret or secure communications; Network security protocols
    • H04L9/08—Key distribution or management, e.g. generation, sharing or updating, of cryptographic keys or passwords
    • H04L9/0861—Generation of secret information including derivation or calculation of cryptographic keys or passwords
    • H04L9/0869—Generation of secret information including derivation or calculation of cryptographic keys or passwords involving random numbers or seeds
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L9/00—Cryptographic mechanisms or cryptographic arrangements for secret or secure communications; Network security protocols
    • H04L9/08—Key distribution or management, e.g. generation, sharing or updating, of cryptographic keys or passwords
    • H04L9/0894—Escrow, recovery or storing of secret information, e.g. secret key escrow or cryptographic key storage
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L9/00—Cryptographic mechanisms or cryptographic arrangements for secret or secure communications; Network security protocols
    • H04L9/32—Cryptographic mechanisms or cryptographic arrangements for secret or secure communications; Network security protocols including means for verifying the identity or authority of a user of the system or for message authentication, e.g. authorization, entity authentication, data integrity or data verification, non-repudiation, key authentication or verification of credentials
    • H04L9/3226—Cryptographic mechanisms or cryptographic arrangements for secret or secure communications; Network security protocols including means for verifying the identity or authority of a user of the system or for message authentication, e.g. authorization, entity authentication, data integrity or data verification, non-repudiation, key authentication or verification of credentials using a predetermined code, e.g. password, passphrase or PIN
    • H04L9/3231—Biological data, e.g. fingerprint, voice or retina
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
    • G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
    • G06V40/12—Fingerprints or palmprints
    • G06V40/1365—Matching; Classification

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computer Security & Cryptography (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computer Hardware Design (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Biodiversity & Conservation Biology (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Collating Specific Patterns (AREA)

Abstract

생체 인식 센서를 이용하여 획득된 사용자의 제1 생체 정보로부터 제1 특징 벡터를 생성하고, 제1 특징 벡터와 복수의 의사 난수 행렬을 각각 곱하는 단계, 제1특징 벡터 및 복수의 의사 난수 행렬 간의 행렬곱의 결과 벡터의 원소 중, 최대 값을 갖는 원소의 인덱스를 바탕으로 질의 템플릿을 생성하는 단계, 그리고 저장된 기준 템플릿 및 질의 템플릿을 비교하여 사용자의 인증을 수행하는 단계를 통해 사용자를 인증하는 방법 및 장치가 제공된다.

Description

바이오메트릭을 이용한 사용자의 인증 방법 및 장치{METHOD AND APPARATUS FOR AUTHENTIFICATION OF USER USING BIOMETRIC}
본 기재는 바이오메트릭을 이용하여 사용자를 인증하는 장치 및 방법에 관한 것이다.
일반적으로 개인의 신원 확인(identification) 또는 인증(authentication)은 컴퓨터 시스템의 관리자가 어떤 형태의 거래가 허용되기 전에 물어야 하는 주요한 질문이다. 현재 이용되고 있는 사용자 신원 확인 및 메모리-의존 암호-기반 인증 시스템은 일반적으로 저렴하고, 쉽게 구현되고, 많은 시스템에 의해 지원될 수 있다. 하지만, 그런 선행 시스템은 특정 단점을 가지고 있으며, 이러한 단점들은 업계 종사자들 사이에서 널리 인식되고 있다. 그 중에서도, 암호는 쉽게 복사되어 배포될 수 있다. 종종 사용자 신원 확인 및 암호 시스템에서, 사용자는 암호를 잊어버려서 사용자 및 시스템 관리자에게 많은 불편을 발생시킨다.
인증되지 않은 접속으로부터 정보 및 재산을 보호하기 위한 장치 및 방법이 있다. 예를 들어, 스마트 카드 시스템, 마그네틱 키, 마그네틱 스트립 카드 등이 있다. 하지만, 이러한 시스템도 넓은 범위의 응용에 제한적이라는 약점을 갖는다.
바이오메트릭(biometric)은, 인간 해부학, 행동 측정, 및 특성의 분야에서, 흥미로운 잠재력을 제공한다. 바이오메트릭 인증의 주된 장점은, 개인의 내재된 측면에 기반하여 개인을 인식할 수 있고, 사람이 인증 장소에 물리적으로 존재할 것만을 요구한다는 것이다. 이러한 특징은 초기 인증 방법, 예를 들어, 아주 쉽게 손상될 수 있는 암호 및 토큰 기반의 인증 방법의 문제점을 극복할 수 있다. 바이오메트릭 기술 분야에는, 키 스트로크 바이오메트릭, 지문 바이오메트릭, 망막 스캔 바이오메트릭, 손바닥 인쇄 바이오메트릭, 및 얼굴 바이오메트릭 등 여러 옵션이 있다.
정보 및 데이터의 암호화 및 복호화 분야에서, 통신 매체를 통한 정보 전송을 보장하기 위해서 다양한 방법들이 제안 및 구현되어 왔다. 일반적으로 특수 목적 소프트웨어 프로그램의 응용 프로그램이, 기초를 이루는 내용을 숨기고, 액세스를 제한하고, 역공학을 금지하고, 출처 및 기타 보안 또는 비밀 메시지 활동을 인증하기 위해서 사용된다. 암호 시스템은 의도된 수신자를 제외하고, 난해한 비밀 또는 다른 유형의 메시지 및 정보메시지의 전송을 허용한다.
오늘날 애플리케이션에는, 두 가지 일반적인 유형의 암호화 알고리즘, 대칭형 알고리즘 및 비대칭형 알고리즘이 존재한다. 대칭형 알고리즘에서, 암호키(encryption key)는 복호키(decryption key)로부터 계산될 수 있고, 그 반대의 경우도 가능하다. 일반적으로 대칭형 암호화를 위한 암호키는 복호키와 동일하다. 비대칭형 암호화에서, 암호화 및 복호화에 사용되는 키는 그러한 방법과 달라서, 적어도 하나의 키가 다른 키로부터 결정되는 것은 계산상으로 불가능하다. 키는, 공개 키(암호화) 및 개인키(복호화)의 쌍으로 존재하고, 데이터 무결성의 보존 및 비밀성을 위해서, 복호키는 비밀로 유지되고, 반면 공개키는 임의의 이해 관계자에 대해 가용하게 될 수 있다. 공개키를 사용하여 암호화된 메시지는 대응하는 개인키를 사용해서만 복호될 수 있다. 전통적으로 키는 암호, 토큰, 또는 이들의 조합에 의해 생성된다. 최근, 키 생성 및 그에 따른 암호화 애플리케이션을 위해서 바이오메트릭을 사용하기 위한 몇 가지 시도가 있다.
한 실시예는, 바이오메트릭 특징 벡터와 난수 행렬의 행렬곱 결과를 바탕으로 생성된 템플릿 간의 비교를 통해 사용자를 인증하는 방법을 제공한다.
다른 실시예는, 바이오메트릭 특징 벡터와 난수 행렬의 행렬곱 결과를 바탕으로 생성된 템플릿 간의 비교를 통해 사용자를 인증하는 장치를 제공한다.
한 실시예에 따르면, 사용자의 생체 정보를 이용하여 상기 사용자를 인증하는 방법이 제공된다. 상기 인증 방법은, 사용자의 제1 생체 정보로부터 획득된 제1 특징 벡터와 복수의 의사 난수 행렬을 각각 곱하는 단계, 제1특징 벡터 및 복수의 의사 난수 행렬 간의 행렬곱의 결과 벡터의 원소 중, 최대 값을 갖는 원소의 인덱스를 바탕으로 질의 템플릿을 생성하는 단계, 그리고 저장된 기준 템플릿 및 질의 템플릿을 비교하여 인증을 수행하는 단계를 포함한다.
상기 인증 방법은, 제1 생체 정보 보다 이전에 생성된, 사용자의 제2 생체 정보로부터 획득된 제2 특징 벡터와 복수의 의사 난수 행렬을 각각 곱하는 단계, 그리고 제2 특징 벡터 및 복수의 의사 난수 행렬 간의 행렬곱의 결과 벡터의 원소 중, 최대 값을 갖는 원소의 인덱스를 바탕으로 기준 템플릿을 생성하고, 기준 템플릿을 저장하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기 인증 방법에서 인증을 수행하는 단계는, 질의 템플릿과 기준 템플릿의 차이가 0인 원소가 미리 설정된 개수 이상이면, 질의 템플릿의 사용자를 기준 템플릿의 사용자와 동일하다고 판정하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 인증 방법에서 기준 템플릿 및 질의 템플릿은, 결과 벡터의 원소 중 최대 값을 갖는 원소의 인덱스를 원소로서 포함할 수 있다.
상기 인증 방법에서 인증을 수행하는 단계는, 비밀키를 기준 템플릿과 결합하는 단계, 그리고 질의 템플릿을 이용하여 비밀키를 복구하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 인증 방법에서 비밀키를 기준 템플릿과 결합하는 단계는, 기준 템플릿의 기준 엔트리를 복수의 볼트(vault)에 할당하는 단계, 그리고 기준 엔트리가 복수의 볼트 내에서 할당된 위치를 나타내는 위치 인덱스를, 비밀키에 기반하여 결정된 다항식의 미지수 x에 입력하여, 기준 엔트리의 위치 인덱스에 대응하는 출력 엔트리를 결정하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 인증 방법에서 비밀키를 기준 템플릿과 결합하는 단계는, 복수의 채프 엔트리를 복수의 볼트에서 기준 엔트리가 할당되지 않은 셀에 할당하는 단계, 채프 엔트리가 복수의 볼트 내에서 할당된 위치를 나타내는 위치 인덱스를, 다항식의 미지수 x에 입력하여, 채프 엔트리의 위치 인덱스에 대응하는 채프 출력 엔트리를 결정하는 단계, 그리고 기준 엔트리와 출력 엔트리의 세트 및 채프 엔트리와 채프 출력 엔트리의 세트를 헬퍼 데이터로서 함께 저장하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기 인증 방법에서 질의 템플릿을 이용하여 비밀키를 복구하는 단계는, 복수의 볼트에 할당된 엔트리 중, 질의 템플릿의 질의 엔트리와 동일한 엔트리의 동일 인덱스를 탐색하는 단계, 질의 엔트리와 동일한 엔트리가 존재하면, 헬퍼 데이터로부터 동일 인덱스에 대응하는 출력 엔트리를 결정하는 단계, 그리고 동일 인덱스 및 출력 엔트리의 순서쌍을 바탕으로 다항식을 결정하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 인증 방법에서 질의 템플릿을 이용하여 비밀키를 복구하는 단계는, 동일 인덱스 및 출력 엔트리의 순서쌍을 바탕으로 결정된 다항식의 계수를 입력으로 하는 해시 함수의 결과에 기반하여 계수를 비밀키로 결정하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기 인증 방법에서 복수의 볼트는 각각 적어도 하나의 미니 볼트를 포함하고, 적어도 하나의 미니 볼트는 기준 엔트리가 할당된 하나의 셀 및 복수의 채프 엔트리가 할당된 복수의 셀을 포함할 수 있다.
다른 실시예에 따르면, 사용자의 생체 정보를 이용하여 사용자를 인증하는 장치가 제공된다. 상기 인증 장치는, 프로세서, 메모리, 그리고 생체 인식 센서를 포함하고, 프로세서는 메모리에 저장된 프로그램을 실행하여, 생체 인식 센서를 이용하여 획득된 사용자의 제1 생체 정보로부터 제1 특징 벡터를 생성하고, 제1 특징 벡터와 복수의 의사 난수 행렬을 각각 곱하는 단계, 제1특징 벡터 및 복수의 의사 난수 행렬 간의 행렬곱의 결과 벡터의 원소 중, 최대 값을 갖는 원소의 인덱스를 바탕으로 질의 템플릿을 생성하는 단계, 그리고 저장된 기준 템플릿 및 질의 템플릿을 비교하여 인증을 수행하는 단계를 수행한다.
상기 인증 장치에서 프로세서는 프로그램을 실행하여, 생체 인식 센서를 이용하여 제1 생체 정보 보다 이전에 획득된, 사용자의 제2 생체 정보로부터 제2 특징 벡터를 생성하고, 제2 특징 벡터와 복수의 의사 난수 행렬을 각각 곱하는 단계, 그리고 제2 특징 벡터 및 복수의 의사 난수 행렬 간의 행렬곱의 결과 벡터의 원소 중, 최대 값을 갖는 원소의 인덱스를 바탕으로 기준 템플릿을 생성하고, 기준 템플릿을 저장하는 단계를 더 수행할 수 있다.
상기 인증 장치에서 프로세서는 인증을 수행하는 단계를 수행할 때, 질의 템플릿과 기준 템플릿의 차이가 0인 원소가 미리 설정된 개수 이상이면, 질의 템플릿의 사용자를 기준 템플릿의 사용자와 동일하다고 판정하는 단계를 수행할 수 있다.
상기 인증 장치에서 기준 템플릿 및 질의 템플릿은, 결과 벡터의 원소 중 최대 값을 갖는 원소의 인덱스를 원소로서 포함할 수 있다.
상기 인증 장치에서 프로세서는 인증을 수행하는 단계를 수행할 때, 비밀키를 기준 템플릿과 결합하는 단계, 그리고 질의 템플릿을 이용하여 비밀키를 복구하는 단계를 수행할 수 있다.
상기 인증 장치에서 프로세서는 비밀키를 기준 템플릿과 결합하는 단계를 수행할 때, 기준 템플릿의 기준 엔트리를 복수의 볼트(vault)에 할당하는 단계, 그리고 기준 엔트리가 복수의 볼트 내에서 할당된 위치를 나타내는 위치 인덱스를, 비밀키에 기반하여 결정된 다항식의 미지수 x에 입력하여, 기준 엔트리의 위치 인덱스에 대응하는 출력 엔트리를 결정하는 단계를 수행할 수 있다.
상기 인증 장치에서 프로세서는 비밀키를 기준 템플릿과 결합하는 단계를 수행할 때, 복수의 채프 엔트리를 복수의 볼트에서 기준 엔트리가 할당되지 않은 셀에 할당하는 단계, 채프 엔트리가 복수의 볼트 내에서 할당된 위치를 나타내는 위치 인덱스를, 다항식의 미지수 x에 입력하여, 채프 엔트리의 위치 인덱스에 대응하는 채프 출력 엔트리를 결정하는 단계, 그리고 기준 엔트리와 출력 엔트리의 세트 및 채프 엔트리와 채프 출력 엔트리의 세트를 헬퍼 데이터로서 함께 저장하는 단계를 더 수행할 수 있다.
상기 인증 장치에서 프로세서는 질의 템플릿을 이용하여 비밀키를 복구하는 단계를 수행할 때, 복수의 볼트에 할당된 엔트리 중, 질의 템플릿의 질의 엔트리와 동일한 엔트리의 동일 인덱스를 탐색하는 단계, 질의 엔트리와 동일한 엔트리가 존재하면, 헬퍼 데이터로부터 동일 인덱스에 대응하는 출력 엔트리를 결정하는 단계, 그리고 동일 인덱스 및 출력 엔트리의 순서쌍을 바탕으로 다항식을 결정하는 단계를 수행할 수 있다.
상기 인증 장치에서 프로세서는 질의 템플릿을 이용하여 비밀키를 복구하는 단계를 수행할 때, 동일 인덱스 및 출력 엔트리의 순서쌍을 바탕으로 결정된 다항식의 계수를 입력으로 하는 해시 함수의 결과에 기반하여 계수를 비밀키로 결정하는 단계를 더 수행할 수 있다.
상기 인증 장치에서 복수의 볼트는 각각 적어도 하나의 미니 볼트를 포함하고, 적어도 하나의 미니 볼트는 기준 엔트리가 할당된 하나의 셀 및 복수의 채프 엔트리가 할당된 복수의 셀을 포함할 수 있다.
바이오메트릭 특징 벡터와 난수 행렬의 행렬곱에서 최대값을 갖는 원소의 인덱스를 이용하여 인증을 위한 바이오메트릭 템플릿을 생성함으로써, 바이오메트릭의 미약하고 미묘한 변화에도 성공적으로 사용자를 인증해낼 수 있다. 또한, 바이오메트릭 템플릿과 비밀키의 결합을 통해 암호 시스템의 개인키, 공개키 등의 보안에도 바이오메트릭의 특징이 활용될 수 있다.
도 1은 한 실시예에 따른 인증 장치를 나타낸 블록도이다.
도 2는 한 실시예에 따른 바이오메트릭 템플릿을 이용한 인증 방법을 나타낸 개념도이다.
도 3은 한 실시예에 따른 바이오메트릭 템플릿을 이용한 인증 방법의 흐름도이다.
도 4는 다른 실시예에 따른 바이오메트릭 템플릿을 이용한 인증 방법을 나타낸 개념도이다.
도 5는 다른 실시예에 따른 바이오메트릭 템플릿을 이용한 인증 방법의 흐름도이다.
도 6은 다른 실시예에 따른 인증 장치를 나타낸 블록도이다.
아래에서는 첨부한 도면을 참고로 하여 본 기재의 실시예에 대하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 그러나 본 기재는 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본 기재를 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.
도 1은 한 실시예에 따른 인증 장치를 나타낸 블록도이다.
도 1을 참조하면, 한 실시예에 따른 인증 장치(100)는, 프로세서(110), 메모리(120), 그리고 바이오메트릭 센서(130)를 포함한다. 한 실시예에 따른 인증 장치(100)는 저장 장치 또는 디스플레이(미도시)를 더 포함할 수 있고, 이때 저장 장치는 메모리(120)에 포함될 수 있다. 또는 한 실시예에 따른 인증 장치(100)는 유선/무선 네트워크에 접속하기 위한 통신 유닛(140)을 더 포함할 수 있다.
프로세서(110)는 본 기재의 실시예에서 제안한 기능, 과정, 또는 방법을 구현할 수 있다. 메모리(120)는 프로세서(110)와 연결되어 프로세서(110)를 구동하기 위한 다양한 정보 또는 프로세서(110)에 의해 실행되는 적어도 하나의 프로그램을 저장할 수 있다. 또한 메모리(120)는 바이오메트릭 센서(130)를 통해 입력된 바이오메트릭 정보를 저장할 수 있다. 프로세서(110)는 메모리(120)에 저장된 바이오메트릭 정보를 사용하여 바이오메트릭 템플릿을 생성할 수 있다.
메모리(120)는 프로세서의 내부 또는 외부에 위치할 수 있고, 메모리(120)는 이미 알려진 다양한 수단을 통해 프로세서와 연결될 수 있다. 메모리(120)는 다양한 형태의 휘발성 또는 비휘발성 저장 매체이다. 메모리(120)는 하드 디스크, RAM, ROM, 플래시 메모리 등을 포함할 수 있다.
또한, 한 실시예에 따른 인증 장치(100)는 키패드, 키보드, 마우스, 또는 포인팅 장치와 같은 입력 장치를 포함할 수 있다. 인증 장치(100)에 포함되는 디스플레이는 터치스크린으로 구현될 수 있고, 이때 디스플레이는 가상 키패드를 포함할 수 있다. 일반적으로, 한 실시예에 따른 인증 장치(100)는 단일 독립형 PC, 또는 다수의 PC에 구현되거나, 또는 단말, 이동 장치 등과 연결된 서버에 구현될 수 있다.
도 2는 한 실시예에 따른 바이오메트릭 템플릿을 이용한 인증 방법을 나타낸 개념도이고, 도 3은 한 실시예에 따른 바이오메트릭 템플릿을 이용한 인증 방법의 흐름도이다.
한 실시예에 따른 바이오메트릭 템플릿에는 임의의 길이를 갖는 생체 특징이 사용될 수 있다. 또는, 홍채, 지문, 또는 안면의 바이오메트릭 결과가 바이오메트릭 템플릿으로서 사용될 수 있고, 각 바이오메트릭 결과의 조합이 사용될 수도 있다. 고차원의 바이오메트릭 로-데이터(raw data)는 특징 변환(feature transformation)에 따라서 고정 길이의 특징 벡터로 변환된다. 본 기재에서 특징 벡터는 X 또는 Y로 표현된다. 이 표현은 기준(reference) 바이오메트릭 X 또는 질의(query) 바이오메트릭 Y로 사용될 수 있다. 기준 바이오메트릭 X는 각종 인증을 수행하기 위한 기준으로서 등록되는 기준 템플릿 T를 생성하기 위한 바이오메트릭이고, 질의 바이오메트릭 Y는 각종 인증의 시점에 생성된, 기준 템플릿 T와의 비교를 통해 각종 인증을 수행하기 위한 바이오메트릭이다.
한 실시예에 따르면, 먼저 토큰화된 의사 난수(pseudo random number, PRN) 행렬 w 및 기준 바이오메트릭 X(또는 질의 바이오메트릭 Y)의 연산을 바탕으로 바이오메트릭 템플릿 T가 생성된다. 이때, PRN 행렬 w의 원소는 가우시안 분포 N(0, 1)에 따라서 분포되어 있을 수 있다. 도 2를 참조하면, PRN 행렬 w 및 기준 바이오메트릭 X(또는 질의 바이오메트릭 Y)에 대해서 행렬곱 연산이 수행되고, 이후 행렬곱 연산의 결과로부터 기준 바이오메트릭 템플릿 T(또는 질의 바이오메트릭 템플릿 T')이 생성된다.
한 실시예에 따르면, PRN 행렬 w는 USB 토큰 또는 스마트 카드 등과 같은 임의의 PRN 생성 수단에 의해 생성될 수 있다. 또는 특정 응용 프로그램에서, w는 USB 토큰 또는 스마트 카드의 마이크로 프로세서에 저장된 시드(seed)에 기반하여 임의의 PRN 생성 수단에 의해 계산된다. 이때 시드는 등록하는 동안의 다른 사용자들 사이에서는 동일할 수 있지만, 사용자 및 응용 프로그램마다 다를 수 있다. 다른 실시예에 따르면, 애드혹(ad-hoc) 방식에 따르는 ANSI X9.17 생성기, 또는 FIPS 186 생성기와 같은 PRN 생성 장치와, CSPBG(cryptographically secure pseudo random generator)-RSA 의사 랜덤비트 생성기, 미컬리-쉬노르(Micali-Schnorr) 의사 랜덤비트 생성기, 또는 블럼-블럼-셔브(Blum-Blum-Shub) 의사 랜덤비트 생성기와 같은 고도로 보안된 방식 등 이미 알려진 의사 난수/랜덤비트 생성 장치 또는 알고리즘이 사용될 수 있다. 그리고, 바이오메트릭 템플릿 T를 생성하기 위한 처리 단계는, 최종 템플릿이 저장되기 전에, 컴퓨터 시스템에 대한 액세스를 허용하기 전에 비교에 사용되기 위해서 반복적으로 수행된다. PRN은 등록 동안 기록된 사용자들에 대해서는 동일하고, 다른 사용자 및 다른 애플리케이션 사이에서는 다를 수 있다.
한 실시예에 따르면 기준 바이오메트릭 X는 수학식 1과 같이 정의될 수 있다.
Figure pat00001
수학식 1에서, d는 특징 벡터의 차원을 나타낸다. 그리고, PRN 생성 장치에 의해 생성되는 PRN 행렬 w i 는 아래 수학식 2과 같다.
Figure pat00002
도 2를 참조하면, 특징 벡터 X는 5×1 벡터이고, w i 는 5×5 행렬이다. 특징 벡터 X 및 PRN 행렬 w에 대해 행렬 곱 연산이 수행(S310)되면, 하나의 PRN 행렬 w i 마다 t i 가 도출된다. t i 는 아래 수학식 3과 같이 표현될 수 있다.
Figure pat00003
하나의 t i 는 바이오메트릭 템플릿 T를 구성하는 하나의 원소이다. 한 실시예에 따르면, 특징 벡터 X 및 PRN 행렬 w에 대한 행렬 곱 연산의 결과에서, 최대 값을 갖는 원소의 인덱스가 바이오메트릭 템플릿 T의 원소 t 1 로 결정된다(S320).
도 2를 참조하면, 특징 벡터 X 및 PRN 행렬 w 1 의 행렬곱 연산의 결과는 {-1.44, 1.56, 0.45, 0.60, -1.17}이고, 최대값인 1.56의 인덱스 2가 바이오메트릭 템플릿 T의 첫 번째 원소인 t 1 로 결정된다. 이때, t 1 로서 2가 선택될 때 크기 3인 윈도우가 적용되었다. 한 실시예에 따르면 특징 벡터 X의 길이가 상대적으로 길 때, 행렬 곱 연산 결과로부터 t i 를 신속하게 결정하기 위해서 윈도우가 사용될 수 있고, 이때 윈도우의 크기는 특징 벡터 X의 길이에 따라서 결정될 수 있다. 바이오메트릭 템플릿 T의 마지막 원소인 t m 이 2인 것은, 행렬 곱 연산 결과의 최대값은 0.60이지만, 크기 3인 윈도우 내의 최대값은 인덱스 2의 -1.08이기 때문이다.
이후, 특징 벡터 X와 m개의 PRN 행렬의 행렬 곱 연산을 바탕으로 바이오메트릭 템플릿 T가 생성되고(S330), 수학식 4는 생성된 바이오메트릭 템플릿 T를 나타낸다.
Figure pat00004
이후, 바이오메트릭 템플릿 T는 등록 과정 동안 중앙의 데이터베이스 또는 외부 토큰 등에 저장될 수 있다(S340).
한편, 질의 바이오메트릭 템플릿 T'도 바이오메트릭 템플릿 T와 동일한 방식으로 생성된다(S350). 즉, 인증의 시점에 사용자의 바이오메트릭으로부터 생성된 특징 벡터 X'와 PRN 행렬 w에 대해서 행렬 곱 연산이 수행되고, 행렬 곱 연산의 수행 결과에서 최대값을 갖는 원소의 인덱스가 질의 바이오메트릭 템플릿 T'의 원소로서 결정될 수 있다.
이후, 인증 과정에서, 질의 바이오메트릭 템플릿 T'는 기준 바이오메트릭 템플릿 T와 비교된다(S360). 이때, 질의 바이오메트릭 템플릿 T' 및 기준 바이오메트릭 템플릿 T의 비교는, 둘 간의 원소 간 차이를 카운트하는 방식이 사용될 수 있다. 예를 들어, 템플릿 T' 및 템플릿 T의 원소 간 차이가 0인 원소가 미리 설정된 개수 이상이 되면, 질의 바이오메트릭 템플릿 T'의 사용자가 기준 바이오메트릭 템플릿 T의 사용자와 동일하다고 판정될 수 있다.
위에서 설명한 바와 같이, 한 실시예에 따르면, 바이오메트릭 특징 벡터와 난수 행렬의 행렬곱에서 최대값을 갖는 원소의 인덱스를 이용하여 인증을 위한 바이오메트릭 템플릿을 생성함으로써, 바이오메트릭의 미약하고 미묘한 변화에도 성공적으로 사용자를 인증해낼 수 있다.
소위 '도난 당한 토큰 시나리오'에서, 도둑이 피해자 A의 의사 난수를 훔쳐서 A로 가장하여 인증을 시도할 수 있다. 이 상황(도난 당한 토큰 시나리오)이 발생하면, 한 실시예에 따른 생체 인식 시스템이 적용되지 않은 시스템의 성능이 상당히 현저하게 저하될 수 있다. 하지만, 한 실시예에 따른 인증 장치에 의해 생성된 바이오메트릭 템플릿을 사용하면, 도난 당한 토큰 시나리오에서도 사용자 인증 성능은 크게 영향을 받지 않는다
한 실시예에 따르면, 입력된 바이오메트릭 데이터는, 토큰 또는 중앙 데이터베이스에 저장된 난수를 사용하여 바이오메트릭 템플릿으로 변환된다. 이후, 미리 저장된 바이오메트릭 템플릿과 인증시 생성된 바이오메트릭 템플릿 간의 비교를 통해 두 템플릿의 매치의 근접성이 판단되고, 매치의 근접성의 판단 결과에 따라서 사용자의 인증 결과가 출력될 수 있다. 또는 다른 실시예에 따르면, 템플릿은 등록 중에 오프라인(offline) 토큰에 저장될 수 있고, 오프라인 토큰에 저장된 템플릿이 사용자 인증을 위한 기준으로 사용될 수 있다. 템플릿을 저장한 토큰이 분실되거나 도난 당하더라도, 템플릿은 도 2에서 설명된 방법을 통해 교체될 수 있다.
표 1은 한 실시예에 따른 바이오메트릭 템플릿을 이용한 인증 시스템의 성능을 평가한 표를 나타낸다.
방법 FGC2002 FVC2004
DB1 DB2 DB3 DB1 DB2 DB3
본 발명이 적용되지 않은 EER 성능
0.20% 0.19% 2.30% 4.70% 3.13% 2.80%
본 발명이 적용된 EER 성능
도난 당한 토큰 케이스 0.22% 0.47% 3.07% 4.74% 4.1% 3.99%
원본 토큰 케이스 0.16% 0.45% 2.51% 1.15% 2.36% 2.70%
한 실시예에 따른 인증 시스템의 성능을 평가하기 위해서 2개의 지문 데이터베이스(FVC2002 및 FVC2004)가 사용되었다. FVC2002와 FVC2004 모두 4개의 지문 데이터베이스를 제공했고, 이중 DB1, DB2, 및 DB3는 다양한 센서, 저비용, 고품질, 광학, 및 용량성 센서에 의해 수집된 데이터를 포함하고, DB4는 합성된 생성 이미지를 포함한다. FVC2002 및 FVC 2004의 각 데이터 세트는, 100개의 다른 손가락 마다 8개의 지문을 포함하여 총 800개의 지문 데이터를 포함한다. 그리고 성능 평가를 위해서 FAR 테스트 및 FRR 테스트가 수행되었다. FAR 테스트 및 FRR 테스트는 아래 수학식 5와 같다.
Figure pat00005
그리고 EER은 FAR 및 FRR의 평균이다.
Figure pat00006
도 4는 다른 실시예에 따른 바이오메트릭 템플릿을 이용한 인증 방법을 나타낸 개념도이고, 도 5는 다른 실시예에 따른 바이오메트릭 템플릿을 이용한 인증 방법의 흐름도이다.
다른 실시예에 따르면, 바이오메트릭 템플릿 T는, 암호 및 암호화 애플리케이션과 관련된 사용을 위해서 비밀키(secret key)과 결합되고, 인증 시점의 바이오메트릭 템플릿 T'는 비밀키를 복구하기 위해 사용될 수 있다. 한 실시예에 따른 비밀키는, 대칭 암호 시스템의 개인키, 비대칭 암호 시스템의 공개키, 디지털 서명의 메시지 해시, 트랜잭션 일회용 패드 등을 포함할 수 있다. 다른 실시예는 샤미르(Shamir)의 비밀 공유 방식에 기초할 수 있다. 샤미르의 비밀 공유 방식은 비밀 결합(secret binding) 및 비밀 복구(secret retrieval)의 두 스테이지를 포함한다. 비밀 결합 스테이지에서, 비밀키는 차수 k의 유한 필드 다항식 P(x)의 계수에 인코딩되고, 바이오메트릭 템플릿과 결합된다. 원본 비밀 공유(genuine shares)는 바이오메트릭 세트 내의 원소인 x로서 정의되는, 포인트 (x, P(x))로 표현되며, 일괄하여 원소의 개수가 t인 원본 집합(genuine set) G로 알려진다. 이후, 함수 P(x) 위에 놓여 있지 않은 채프 포인트(chaff point)의 집합 C((a, b)∈C)가 무작위로 생성된다. G와 C의 합집합(union set)은 볼트(vault) V를 형성한다. 비밀 복구 스테이지에서 비밀키는, 질의 바이오메트릭 세트를 제시하여 t개의 진짜 포인트 중 가능한 k+1을 식별한 이후에, 다항식 재구성(polynomial reconstruction)을 통해 계수를 알아냄으로써 복원될 수 있다.
먼저, 비밀 결합 스테이지를 설명한다.
바이오메트릭 특징 벡터 X로부터 생성되는 바이오메트릭 템플릿 TX이 등록되고, 등록된 바이오메트릭 템플릿 TX의 엔트리 tXi는 아래 수학식 7과 같이 표현될 수 있다.
Figure pat00007
그리고 tXi는 아래 수학식 8을 통해 t' Xi 로 변환될 수 있다.
Figure pat00008
수학식 8에서 ri는 무작위로 선택된 정수(random integer)이다. 그리고 N>>q이면 아래 수학식 9가 도출될 수 있다.
Figure pat00009
위 수학식 7 내지 9의 과정에 따라서, 각 엔트리의 범위가 q에서 매우 큰 수인 N으로 확장되고, T'X내의 엔트리의 충돌 확률이 효과적으로 감소될 수 있다. 이렇게 함으로써, 범위 [0,N-1] 내의 더 많은 채프 엔트리가 비밀 결합 단계 동안 추가되어, 비밀 복구 단계에서의 채프와 원본 간의 충돌을 최소화할 수 있다. 한 실시예에 따르면 비밀 결합 스테이지는 다음 두 단계를 포함한다.
단계 1: 기준 바이오메트릭 템플릿 T'x의 기준 엔트리 t' Xi 가 m개의 슬롯에 포함된 셀에 무작위로 할당된다(S510). 이때 각 슬롯은 v개의 셀을 포함하고, 기본 미니 볼트(primary mini vault)라고 한다. 각 기본 미니 볼트는 볼트 내에 위치한다. 기본 미니 볼트 v i 는 수학식 10과 같이 표현된다.
Figure pat00010
도 4에서, 엔트리 T'1 X 인 (5, 6, 1)이 각각 첫 번째 볼트 내의 기본 미니 볼트의 두 번째 셀, 두 번째 볼트 내의 기본 미니 볼트의 첫 번째 셀, 및 세 번째 볼트 내의 기본 미니 볼트의 네 번째 셀에 할당된다.
다음 엔트리 t' Xi 가 할당되지 않은 슬롯 내의 v-1개의 셀에 채프 엔트리가 할당된다(S515). 이때, 수학식 11은 채프 엔트리를 나타낸다.
Figure pat00011
그리고 b개의 추가 미니 볼트(added mini vault) v ib 에, 동일한 바이오메트릭 특징 벡터로부터 생성된 다른 템플릿 T'X의 엔트리가 할당되고(S520), 추가 미니 볼트에도 채프 엔트리가 할당된다(S525). 이는 다른 토큰화된 PRN 세트를 사용하여 수행될 수 있다. 각각의 추가 미니 볼트 v ib 에 대해서, 엔트리 t' Xi 의 배치는 기본 미니 볼트에 따른다. 즉, 모든 엔트리 t' X 의 위치는 모든 미니 볼트에서 동일하다. 각 엔트리 t' Xi 및 채프 엔트리 cj(i)가 모든 미니 볼트 v ib 에서 무작위로 균일하게(randomly and uniformly) 배치되어 있음을 보장하기 위해 셔플(shuffle) 되기 때문에, 볼트 또는 미니 볼트 내에서 채프 엔트리와 엔트리 t' Xi 가 구별되기 어렵다.
도 4를 참조하면, 엔트리 T'2 X 인 (2, 3, 5)는 각각 첫 번째 볼트 내의 추가 미리 볼트의 두 번째 셀, 두 번째 볼트 내의 추가 미니 볼트의 첫 번째 셀, 및 세 번째 볼트 내의 추가 미니 볼트의 네 번째 셀에 할당된다. 즉, 각 추가 미니 볼트 내에서 엔트리 T'2 X 가 할당된 셀의 번호는 기본 미니 볼트와 동일하다.
단계 2: v개의 슬롯을 포함하는 미니 볼트의 집합의 위치 인덱스를 E라 하고, 아래 수학식 12와 같이 정의한다.
Figure pat00012
즉, 위치 인덱스는 엔트리 t' Xi 가 볼트 내에서 할당된 위치를 나타낼 수 있다. 도 4를 참조하면, 하나의 엔트리에 대해, 볼트의 개수 m은 3이고, 각 볼트에 포함된 미니 폴트가 포함하는 셀의 개수 v는 4이므로, 위치 인덱스 E는 1 내지 12 중 하나이다. 엔트리 t' Xi 및 채프 엔트리의 셔플링 프로세스에서, 엔트리 t' Xi 의 위치는 A(A⊂E)로 결정된다. 도 4에서 엔트리 t' Xi 의 위치 A는 (2, 5, 12)이다. 이때, t' Xi 의 위치 인덱스가 차수 k의 유한 필드 다항식 P의 미지수 x로서 다항식 P에 입력되고(S530), 기준 엔트리에 대응하는 출력 엔트리 y가 결정된다. 여기서 다항식 P의 계수가 다항식 P에 인코딩된 비밀키이다. 도 4를 참조하면, 2차 다항식 P에 인코딩된 비밀키, 즉, 2차 다항식의 각 항의 계수는 (53, 155, 255)이다. 따라서, t' Xi 의 위치 인덱스인 idxt' Xi (idxt' Xi ∈A)는 P에 내재되고(embeded), 아래 수학식 13이 성립한다.
Figure pat00013
수학식 13에서 Q는 상대적으로 큰 소수(prime number)이고, 한 실시예에서 Q는 89989이다. 기준 엔트리 t' Xi 및 그에 대응하는 임베디드된 엔트리 y i 의 쌍은 원본 세트 G b 로 결정되고(S535), 아래 수학식 14와 같다.
Figure pat00014
이때, 단계 1에서 복수의 미니 볼트가 도입되었지만, 모든 미니 폴트에 대한 t' Xi 의 위치는 동일하므로, 하나의 G b 만이 존재한다. 즉, 도 4에서 다항식 P(y=53x2+155x+255)에 따른 G b 는 [(2,777) (5,2355) (12,9747)]이다. 동일한 절차가 채프 엔트리 c j ( i )에 대해서도 수행되고, 채프 엔트리에는 y j ( i )가 대응하며, 채프 엔트리 쌍 c b 는 아래 수학식 15와 같다(S540).
Figure pat00015
한편, 보안 관련하여 대응하는 채프가 반복되지 않음을 보장하기 위해서 Q(Q > m(v-1)) 값이 제한된다. 원본과, 원본에 대응하는 채프의 합집합 V b (V b =G b ∪C b )이 헬퍼 데이터(Helper Data, HD)로서 저장된다(S545). 마지막으로 P는 SHA-1과 같은 표준 메시지 해시 함수를 통해 해시되고, P의 해시 결과 SHA(p)는 비밀 결합 스테이지에서 HD와 함께 저장된다.
다음은 비밀 복구 스테이지를 설명한다.
비밀 복구 스테이지에서 비밀키가 복구되기 위해서는, 질의 바이오메트릭 템플릿에 따른 엔트리 t' yi 에 대응하는 엔트리 쌍이 결정되어야 하고 결정된 엔트리 쌍으로부터 다항식 P가 다항식 P'로서 재구성 되어야 한다.
먼저, b(b≥1)번째 질의 바이오메트릭 템플릿
Figure pat00016
을 아래 수학식 16과 같이 정의한다.
Figure pat00017
그리고 비밀 결합 스테이지와 동일한 확장 연산(expansion operation)을 수학식 17과 같이 수행하여, 수학식 18을 산출한다.
Figure pat00018
Figure pat00019
단계 1: 각 미니 볼트 v bi 에서 질의 템플릿 T'y의 질의 엔트리 t' yi 와 t' xi 를 매칭할 때, t' xi 와 동일한 t' yi 의 인덱스를 탐색한다(S550). v bi 내에 매치가 존재하면, HD를 통해서 결정된 출력 엔트리가 포함된 순서쌍을 포함하는 집합 B가 결정된다(S555). 도 4를 참조하면, 템플릿 T'1y의 엔트리 중 첫 번째 엔트리 t'1 y1 가 t'1 X1 와 동일하고, 템플릿 T'2y의 엔트리 중 첫 번째 엔트리 t'2 y1 가 t'2 x1 와 동일하므로, 인덱스 2에 대응하는 y1(777)이 HD를 통해 결정될 수 있다. 또한, 템플릿 T'2y의 엔트리 중 세 번째 엔트리 t'2 y3 가 t'2 x3 와 동일하므로, 인덱스 12에 대응하는 y3(9747)이 HD를 통해 결정될 수 있다. 엔트리의 순서쌍을 포함하는 B는 아래 수학식 19과 같이 표현될 수 있다.
Figure pat00020
수학식 19에서 x 및 y는 각각 아래 수학식 20과 같다.
Figure pat00021
도 4를 참조하면, T'1 y 인 (5, 2 ,3) 및 T'2 y 과 동일한 엔트리를 포함하는 셀의 인덱스 2 및 12가 결정된다.두 번째 볼트에는 두 개의 질의 엔트리 T'1 y 및 T'2 y 에 불구하고 동일한 엔트리를 포함하는 셀이 존재하지 않는다. 따라서, 두 개의 질의 엔트리에 대응하는 B는 {(2,y1),(12,y3)}이고, 2개의 순서쌍을 갖는 B로부터 2차 다항식 P'가 특정될 수 없으므로, 두 개의 질의 엔트리 T'1 y 및 T'2 y 를 이용한 인증은 실패하게 된다. 즉, 두 개의 질의 엔트리 T'1 y 및 T'2 y 는 엔트리 T'1 x 및 T'2 x 와 동일한 사용자로부터 생성된 것으로 판정될 수 없다.
단계 2: B에 대해서, k차 다항식 P'가 B에 포함된 k+1개의 순서쌍으로부터 결정될 수 있다(S560). 이후, SHA(P)=SHA(P')이면 비밀키가 복구된다(S565). 즉, 두 개의 질의 엔트리 T'1 y 및 T'2 y 로부터 세 개의 순서쌍을 포함하는 B가 결정되면(B={(2,y1),(5,y2),(12,y3)}), B로부터 다항식 P'가 특정될 수 있고, SHA(P)와 동일한 결과를 갖는 SHA(P')를 얻을 수 있다. 이때, 다항식 P'의 계수가 비밀키이다.
만약, 두 번째 볼트의 미니 볼트의 6번 셀, 7번 셀, 또는 8번 셀에 2 또는 6이 있다면, 채프 엔트리에 대응하는 채프 출력 엔트리가 결정될 수 있다. 즉, 질의 엔트리가 볼트 내의 셀에 할당된 숫자와 모두 동일하면, B={(2,y1),(6,y2),(12,y3)}, 또는 B={(2,y1),(7,y2),(12,y3)}, 또는 B={(2,y1),(8,y2),(12,y3)}가 결정될 수 있다. 이 경우 3개의 순서쌍을 갖는 B로부터 2차 다항식 P'가 재구성될 수는 있지만, SHA(P)=SHA(P')이 성립할 수 없으므로, 역시 비밀키가 복구될 수 없다.
위에서 설명한 바와 같이 바이오메트릭 템플릿과 비밀키의 결합을 통해 암호 시스템의 개인키, 공개키 등의 보안에도 한 실시예에 따른 바이오메트릭 템플릿의 장점이 활용될 수 있다.
한 실시예에 따른 인증 장치는 다양한 애플리케이션에 적용될 수 있다. 예를 들어, 컴퓨터화된 접속 제어 시설, 컴퓨터 시스템에 대한 접속, 암호화 응용 프로그램 등과 함께 사용될 수 있다. 이때, 한 실시예에 따른 인증 장치가 생체 인식 센서와 같은 입력 장치를 포함하는 경우, 사용자는 한 실시예에 따른 인증 장치가 다른 전형적인 컴퓨터 장치에 통합되어서, 자신의 생체 특성이 측정 또는 분석되고 있다는 것을 의식적으로 알지 못할 수 있다.
도 6은 다른 실시예에 따른 인증 장치를 나타낸 블록도이다.
한 실시예에 따른 인증 장치는, 컴퓨터 시스템, 예를 들어 컴퓨터 판독 가능 매체로 구현될 수 있다. 도 6을 참조하면, 컴퓨터 시스템(600)은, 버스(620)를 통해 통신하는 프로세서(610), 메모리(630), 사용자 인터페이스 입력 장치(660), 사용자 인터페이스 출력 장치(670), 및 저장 장치(680) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 컴퓨터 시스템(600)은 또한 네트워크에 결합된 네트워크 인터페이스(690)를 포함할 수 있다. 프로세서(610)는 중앙 처리 장치(central processing unit, CPU)이거나, 또는 메모리(630) 또는 저장 장치(680)에 저장된 명령을 실행하는 반도체 장치일 수 있다. 메모리(630) 및 저장 장치(680)는 다양한 형태의 휘발성 또는 비휘발성 저장 매체를 포함할 수 있다. 예를 들어, 메모리는 ROM(read only memory)(631) 및 RAM(random access memory)를 포함할 수 있다.
따라서, 본 발명의 실시예는 컴퓨터에 구현된 방법으로서 구현되거나, 컴퓨터 실행 가능 명령이 저장된 비일시적 컴퓨터 판독 가능 매체로서 구현될 수 있다. 한 실시예에서, 프로세서에 의해 실행될 때, 컴퓨터 판독 가능 명령은 본 기재의 적어도 하나의 양상에 따른 방법을 수행할 수 있다.
이상에서 본 발명의 실시예에 대하여 상세하게 설명하였지만 본 발명의 권리범위는 이에 한정되는 것은 아니고 다음의 청구범위에서 정의하고 있는 본 발명의 기본 개념을 이용한 당업자의 여러 변형 및 개량 형태 또한 본 발명의 권리범위에 속하는 것이다.

Claims (20)

  1. 사용자의 생체 정보를 이용하여 상기 사용자를 인증하는 방법으로서,
    사용자의 제1 생체 정보로부터 획득된 제1 특징 벡터와 복수의 의사 난수 행렬을 각각 곱하는 단계,
    상기 제1특징 벡터 및 상기 복수의 의사 난수 행렬 간의 행렬곱의 결과 벡터의 원소 중, 최대 값을 갖는 원소의 인덱스를 바탕으로 질의 템플릿을 생성하는 단계, 그리고
    저장된 기준 템플릿 및 상기 질의 템플릿을 비교하여 상기 인증을 수행하는 단계
    를 포함하는 인증 방법.
  2. 제1항에서,
    상기 제1 생체 정보 보다 이전에 생성된, 사용자의 제2 생체 정보로부터 획득된 제2 특징 벡터와 복수의 의사 난수 행렬을 각각 곱하는 단계, 그리고
    상기 제2 특징 벡터 및 상기 복수의 의사 난수 행렬 간의 행렬곱의 결과 벡터의 원소 중, 최대 값을 갖는 원소의 인덱스를 바탕으로 기준 템플릿을 생성하고, 상기 기준 템플릿을 저장하는 단계
    를 더 포함하는 인증 방법.
  3. 제1항에서,
    상기 인증을 수행하는 단계는,
    상기 질의 템플릿과 상기 기준 템플릿의 차이가 0인 원소가 미리 설정된 개수 이상이면, 상기 질의 템플릿의 사용자를 상기 기준 템플릿의 사용자와 동일하다고 판정하는 단계
    를 포함하는, 인증 방법.
  4. 제2항에서,
    상기 기준 템플릿 및 상기 질의 템플릿은, 상기 결과 벡터의 원소 중 최대 값을 갖는 원소의 인덱스를 원소로서 포함하는, 인증 방법.
  5. 제2항에서,
    상기 인증을 수행하는 단계는,
    비밀키를 상기 기준 템플릿과 결합하는 단계, 그리고
    상기 질의 템플릿을 이용하여 상기 비밀키를 복구하는 단계
    를 포함하는, 인증 방법.
  6. 제5항에서,
    상기 비밀키를 상기 기준 템플릿과 결합하는 단계는,
    상기 기준 템플릿의 기준 엔트리를 복수의 볼트(vault)에 할당하는 단계, 그리고
    상기 기준 엔트리가 상기 복수의 볼트 내에서 할당된 위치를 나타내는 위치 인덱스를, 상기 비밀키에 기반하여 결정된 다항식의 미지수 x에 입력하여, 상기 기준 엔트리의 상기 위치 인덱스에 대응하는 출력 엔트리를 결정하는 단계
    를 포함하는, 인증 방법.
  7. 제6항에서,
    상기 비밀키를 상기 기준 템플릿과 결합하는 단계는,
    복수의 채프 엔트리를 상기 복수의 볼트에서 상기 기준 엔트리가 할당되지 않은 셀에 할당하는 단계,
    상기 채프 엔트리가 상기 복수의 볼트 내에서 할당된 위치를 나타내는 위치 인덱스를, 상기 다항식의 미지수 x에 입력하여, 상기 채프 엔트리의 상기 위치 인덱스에 대응하는 채프 출력 엔트리를 결정하는 단계, 그리고
    상기 기준 엔트리와 상기 출력 엔트리의 세트 및 상기 채프 엔트리와 상기 채프 출력 엔트리의 세트를 헬퍼 데이터로서 함께 저장하는 단계
    를 더 포함하는, 인증 방법.
  8. 제7항에서,
    상기 질의 템플릿을 이용하여 상기 비밀키를 복구하는 단계는,
    상기 복수의 볼트에 할당된 엔트리 중, 상기 질의 템플릿의 질의 엔트리와 동일한 엔트리의 동일 인덱스를 탐색하는 단계,
    상기 질의 엔트리와 동일한 엔트리가 존재하면, 상기 헬퍼 데이터로부터 상기 동일 인덱스에 대응하는 출력 엔트리를 결정하는 단계, 그리고
    상기 동일 인덱스 및 상기 출력 엔트리의 순서쌍을 바탕으로 상기 다항식을 결정하는 단계
    를 포함하는, 인증 방법.
  9. 제8항에서,
    상기 질의 템플릿을 이용하여 상기 비밀키를 복구하는 단계는,
    상기 동일 인덱스 및 상기 출력 엔트리의 순서쌍을 바탕으로 결정된 다항식의 계수를 입력으로 하는 해시 함수의 결과에 기반하여 상기 계수를 상기 비밀키로 결정하는 단계
    를 더 포함하는, 인증 방법.
  10. 제7항에서,
    상기 복수의 볼트는 각각 적어도 하나의 미니 볼트를 포함하고, 상기 적어도 하나의 미니 볼트는 상기 기준 엔트리가 할당된 하나의 셀 및 상기 복수의 채프 엔트리가 할당된 복수의 셀을 포함하는, 인증 방법.
  11. 사용자의 생체 정보를 이용하여 상기 사용자를 인증하는 장치로서,
    프로세서, 메모리, 그리고 생체 인식 센서
    를 포함하고,
    상기 프로세서는 상기 메모리에 저장된 프로그램을 실행하여,
    상기 생체 인식 센서를 이용하여 획득된 사용자의 제1 생체 정보로부터 제1 특징 벡터를 생성하고, 상기 제1 특징 벡터와 복수의 의사 난수 행렬을 각각 곱하는 단계,
    상기 제1특징 벡터 및 상기 복수의 의사 난수 행렬 간의 행렬곱의 결과 벡터의 원소 중, 최대 값을 갖는 원소의 인덱스를 바탕으로 질의 템플릿을 생성하는 단계, 그리고
    저장된 기준 템플릿 및 상기 질의 템플릿을 비교하여 상기 인증을 수행하는 단계
    를 수행하는, 인증 장치.
  12. 제11항에서,
    상기 프로세서는 상기 프로그램을 실행하여,
    상기 생체 인식 센서를 이용하여 상기 제1 생체 정보 보다 이전에 획득된, 사용자의 제2 생체 정보로부터 제2 특징 벡터를 생성하고, 상기 제2 특징 벡터와 복수의 의사 난수 행렬을 각각 곱하는 단계, 그리고
    상기 제2 특징 벡터 및 상기 복수의 의사 난수 행렬 간의 행렬곱의 결과 벡터의 원소 중, 최대 값을 갖는 원소의 인덱스를 바탕으로 기준 템플릿을 생성하고, 상기 기준 템플릿을 저장하는 단계
    를 더 수행하는, 인증 장치.
  13. 제11항에서,
    상기 프로세서는 상기 인증을 수행하는 단계를 수행할 때,
    상기 질의 템플릿과 상기 기준 템플릿의 차이가 0인 원소가 미리 설정된 개수 이상이면, 상기 질의 템플릿의 사용자를 상기 기준 템플릿의 사용자와 동일하다고 판정하는 단계
    를 수행하는, 인증 장치.
  14. 제12항에서,
    상기 기준 템플릿 및 상기 질의 템플릿은, 상기 결과 벡터의 원소 중 최대 값을 갖는 원소의 인덱스를 원소로서 포함하는, 인증 장치.
  15. 제12항에서,
    상기 프로세서는 상기 인증을 수행하는 단계를 수행할 때,
    비밀키를 상기 기준 템플릿과 결합하는 단계, 그리고
    상기 질의 템플릿을 이용하여 상기 비밀키를 복구하는 단계
    를 수행하는, 인증 장치.
  16. 제15항에서,
    상기 프로세서는 상기 비밀키를 상기 기준 템플릿과 결합하는 단계를 수행할 때,
    상기 기준 템플릿의 기준 엔트리를 복수의 볼트(vault)에 할당하는 단계, 그리고
    상기 기준 엔트리가 상기 복수의 볼트 내에서 할당된 위치를 나타내는 위치 인덱스를, 상기 비밀키에 기반하여 결정된 다항식의 미지수 x에 입력하여, 상기 기준 엔트리의 상기 위치 인덱스에 대응하는 출력 엔트리를 결정하는 단계
    를 수행하는, 인증 장치.
  17. 제16항에서,
    상기 프로세서는 상기 비밀키를 상기 기준 템플릿과 결합하는 단계를 수행할 때,
    복수의 채프 엔트리를 상기 복수의 볼트에서 상기 기준 엔트리가 할당되지 않은 셀에 할당하는 단계,
    상기 채프 엔트리가 상기 복수의 볼트 내에서 할당된 위치를 나타내는 위치 인덱스를, 상기 다항식의 미지수 x에 입력하여, 상기 채프 엔트리의 상기 위치 인덱스에 대응하는 채프 출력 엔트리를 결정하는 단계, 그리고
    상기 기준 엔트리와 상기 출력 엔트리의 세트 및 상기 채프 엔트리와 상기 채프 출력 엔트리의 세트를 헬퍼 데이터로서 함께 저장하는 단계
    를 더 수행하는, 인증 장치.
  18. 제17항에서,
    상기 프로세서는 상기 질의 템플릿을 이용하여 상기 비밀키를 복구하는 단계를 수행할 때,
    상기 복수의 볼트에 할당된 엔트리 중, 상기 질의 템플릿의 질의 엔트리와 동일한 엔트리의 동일 인덱스를 탐색하는 단계,
    상기 질의 엔트리와 동일한 엔트리가 존재하면, 상기 헬퍼 데이터로부터 상기 동일 인덱스에 대응하는 출력 엔트리를 결정하는 단계, 그리고
    상기 동일 인덱스 및 상기 출력 엔트리의 순서쌍을 바탕으로 상기 다항식을 결정하는 단계
    를 수행하는, 인증 장치.
  19. 제18항에서,
    상기 프로세서는 상기 질의 템플릿을 이용하여 상기 비밀키를 복구하는 단계를 수행할 때,
    상기 동일 인덱스 및 상기 출력 엔트리의 순서쌍을 바탕으로 결정된 다항식의 계수를 입력으로 하는 해시 함수의 결과에 기반하여 상기 계수를 상기 비밀키로 결정하는 단계
    를 더 수행하는, 인증 장치.
  20. 제17항에서,
    상기 복수의 볼트는 각각 적어도 하나의 미니 볼트를 포함하고, 상기 적어도 하나의 미니 볼트는 상기 기준 엔트리가 할당된 하나의 셀 및 상기 복수의 채프 엔트리가 할당된 복수의 셀을 포함하는, 인증 장치.
KR1020170080752A 2017-06-26 2017-06-26 바이오메트릭을 이용한 사용자의 인증 방법 및 장치 KR102289419B1 (ko)

Priority Applications (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020170080752A KR102289419B1 (ko) 2017-06-26 2017-06-26 바이오메트릭을 이용한 사용자의 인증 방법 및 장치
US16/016,822 US10826897B2 (en) 2017-06-26 2018-06-25 Method and apparatus for authentication of user using biometric

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020170080752A KR102289419B1 (ko) 2017-06-26 2017-06-26 바이오메트릭을 이용한 사용자의 인증 방법 및 장치

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20190001177A true KR20190001177A (ko) 2019-01-04
KR102289419B1 KR102289419B1 (ko) 2021-08-12

Family

ID=64692951

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020170080752A KR102289419B1 (ko) 2017-06-26 2017-06-26 바이오메트릭을 이용한 사용자의 인증 방법 및 장치

Country Status (2)

Country Link
US (1) US10826897B2 (ko)
KR (1) KR102289419B1 (ko)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2023153772A1 (ko) * 2022-02-14 2023-08-17 삼성전자주식회사 전자 장치 및 그 제어 방법

Families Citing this family (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US11290261B2 (en) * 2011-10-31 2022-03-29 Reid Consulting Group, Inc. System and method for securely storing and sharing information
JP6476402B2 (ja) * 2016-05-20 2019-03-06 システムメトリックス株式会社 認証システム
US10848487B2 (en) * 2018-03-09 2020-11-24 Centurylink Intellectual Property Llc Bio-authentication for streaming service account management
KR20200100481A (ko) * 2019-02-18 2020-08-26 삼성전자주식회사 생체 정보를 인증하기 위한 전자 장치 및 그의 동작 방법
US20220261466A1 (en) * 2019-07-16 2022-08-18 British Telecommunications Public Limited Company User authentication based on behavioral biometrics
KR20210099777A (ko) * 2020-02-05 2021-08-13 삼성전자주식회사 전자 장치 및 데이터 처리 방법
CN113704728B (zh) * 2021-07-19 2024-03-01 桂林电子科技大学 一种基于d-h密钥交换和密钥分享的指纹认证方法

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20050084143A1 (en) * 2003-10-17 2005-04-21 Berner Fachhochschule, Hochschule Fur Technik Under Architektur Method to conduct fingerprint verification and a fingerprint verification system
KR20150007960A (ko) * 2013-07-11 2015-01-21 후지쯔 가부시끼가이샤 은닉 데이터 대조 장치, 은닉 데이터 대조 방법 및 기록 매체

Family Cites Families (14)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
SG139580A1 (en) * 2006-07-20 2008-02-29 Privylink Pte Ltd Method for generating cryptographic key from biometric data
KR100826873B1 (ko) 2006-09-07 2008-05-06 한국전자통신연구원 생체 인식 방법 및 이를 위한 장치
US8239685B2 (en) 2007-10-24 2012-08-07 Electronics And Telecommunications Research Institute Biometric authentication method
US8838990B2 (en) * 2008-04-25 2014-09-16 University Of Colorado Board Of Regents Bio-cryptography: secure cryptographic protocols with bipartite biotokens
US9928379B1 (en) * 2008-09-08 2018-03-27 Steven Miles Hoffer Methods using mediation software for rapid health care support over a secured wireless network; methods of composition; and computer program products therefor
US8953848B2 (en) * 2009-07-17 2015-02-10 University Of Maryland, College Park Method and apparatus for authenticating biometric scanners
JP5451302B2 (ja) * 2009-10-19 2014-03-26 キヤノン株式会社 画像処理装置及び方法、プログラム及び記憶媒体
JP5270514B2 (ja) * 2009-10-23 2013-08-21 株式会社日立製作所 生体認証方法及び計算機システム
JP5300983B2 (ja) * 2009-10-29 2013-09-25 三菱電機株式会社 データ処理装置
JP2013206187A (ja) * 2012-03-28 2013-10-07 Fujitsu Ltd 情報変換装置、情報検索装置、情報変換方法、情報検索方法、情報変換プログラム、情報検索プログラム
EP2953064B1 (en) * 2013-02-01 2022-07-06 Fujitsu Limited Information conversion method, information conversion device, and information conversion program
US20140258718A1 (en) * 2013-03-07 2014-09-11 Asymptote Security Llc Method and system for secure transmission of biometric data
US20140354405A1 (en) * 2013-05-31 2014-12-04 Secure Planet, Inc. Federated Biometric Identity Verifier
FR3050853B1 (fr) * 2016-04-29 2018-04-20 Morpho Procede de verification d'une authentification ou d'une identification biometrique

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20050084143A1 (en) * 2003-10-17 2005-04-21 Berner Fachhochschule, Hochschule Fur Technik Under Architektur Method to conduct fingerprint verification and a fingerprint verification system
KR20150007960A (ko) * 2013-07-11 2015-01-21 후지쯔 가부시끼가이샤 은닉 데이터 대조 장치, 은닉 데이터 대조 방법 및 기록 매체

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2023153772A1 (ko) * 2022-02-14 2023-08-17 삼성전자주식회사 전자 장치 및 그 제어 방법

Also Published As

Publication number Publication date
US20180375859A1 (en) 2018-12-27
KR102289419B1 (ko) 2021-08-12
US10826897B2 (en) 2020-11-03

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR102289419B1 (ko) 바이오메트릭을 이용한 사용자의 인증 방법 및 장치
Barman et al. Fingerprint-based crypto-biometric system for network security
US10594688B2 (en) Privacy-enhanced biometrics-secret binding scheme
Boult et al. Revocable fingerprint biotokens: Accuracy and security analysis
JP6504013B2 (ja) 暗号処理方法、暗号処理装置、および暗号処理プログラム
EP1520369B1 (en) Biometric authentication system
CN112926092A (zh) 保护隐私的身份信息存储、身份认证方法及装置
US11227037B2 (en) Computer system, verification method of confidential information, and computer
CN107209821A (zh) 用于对电子文件进行数字签名的方法以及认证方法
CN110710155A (zh) 渐进式密钥加密算法
KR20060023533A (ko) 물리적인 개체의 인증을 위한 방법 및 시스템
EP3320646B1 (en) Biometric security for cryptographic system
US9984220B2 (en) Method of authenticating a user holding a biometric certificate
JP2010039890A (ja) 認証端末、認証サーバ、認証システム、認証方法および認証プログラム
KR102601509B1 (ko) 취소가능한 크리덴셜들을 제공하는 바이오메트릭 공개 키 시스템
Gandhi et al. Study on security of online voting system using biometrics and steganography
KR101010218B1 (ko) 생체 인증 방법
JP2006524352A (ja) バイオメトリクスに基づいたアイデンティティベースの暗号化方法および装置
Itakura et al. Proposal on a multifactor biometric authentication method based on cryptosystem keys containing biometric signatures
Selimović et al. Authentication based on the image encryption using delaunay triangulation and catalan objects
CN114065169B (zh) 一种隐私保护生物认证方法和装置、电子设备
CN111475690B (zh) 字符串的匹配方法和装置、数据检测方法、服务器
Alarcon-Aquino et al. Biometric Cryptosystem based on Keystroke Dynamics and K-medoids
CN112187477A (zh) 一种虹膜保密认证方法
JP6216567B2 (ja) 生体署名システム

Legal Events

Date Code Title Description
A201 Request for examination
E902 Notification of reason for refusal
E701 Decision to grant or registration of patent right