Bảo Vệ Tính Riêng Tư Dùng Mô Hình Hầm Mờ Trong Xác Thực Từ Xa Với Điện Thoại Thông Minh

Luận văn thạc sĩ nghiên cứu máy tính bảo vệ tính riêng tư dùng mô hình hầm mờ trong xác thực từ xa với điện thoại thông minh sử, đánh giá hiện trạng, phân tích vấn đề, đề xuất

• Tác giả: Phạm Trung Phương
• Người hướng dẫn: PGS. Đặng Trần Khánh
• Trường học: Đại học Bách Khoa - ĐHQG TP. HCM
• Chuyên ngành: Khoa Học Máy Tính
• Đề tài: Bảo Vệ Tính Riêng Tư Trong Xác Thực Từ Xa Với Điện Thoại Thông Minh Sử Dụng Sinh Trắc
• Loại tài liệu: luận văn thạc sĩ
• Năm xuất bản: 2015
• Địa điểm: TP. Hồ Chí Minh

Mục lục chi tiết

• LỜI CAM ĐOAN
• LỜI CẢM ƠN
• TÓM TẮT
• ABSTRACT
• MỤC LỤC
• DANH MỤC THUẬT NGỮ VIẾT TẮT
• DANH MỤC HÌNH VẼ
• DANH MỤC BẢNG VÀ ĐỒ THỊ
• 1. CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU TỔNG QUAN
• 1.1. Sinh trắc học và bài toán xác thực
• 1.2. Khái quát về hệ thống sinh trắc học
• 1.3. Tính ứng dụng của sinh trắc học
• 1.4. Nhiệm vụ chính của đề tài
• 1.5. Phương pháp tiếp cận của đề tài
• 1.6. Bố cục của luận văn
• 2. CHƯƠNG 2: CƠ BẢN VỀ XÁC THỰC VÀ MÃ HÓA
• 2.1. Xác thực, và các phương pháp xác thực
• 2.1.1. Khái quát về xác thực
• 2.1.2. Các yếu tố xác thực
• 2.1.3. Một số phương pháp dùng trong việc xác thực
• 2.2. Mã hóa và các giải thuật mã hóa cơ bản
• 2.2.1. Khái quát về mã hóa
• 2.2.3. Một số thuật toán mã hóa đối xứng (Secret Key Cryptography)
• 2.2.4. Mã hóa bất đối xứng (Public Key Cryptography)
• 3. CHƯƠNG 3: XÁC THỰC VỚI ĐẶC TRƯNG SINH TRẮC HỌC
• 3.1. Xác thực sinh trắc học
• 3.1.1. Xác thực sinh trắc học sử dụng vân tay (Fingerprint Recognition)
• 3.1.2. Xác thực sinh trắc học sử dụng giọng nói (Voice Verification)
• 3.1.4. Xác thực tròng mắt (Iris Scanning)
• 3.1.5. Xác thực sinh trắc học sử dụng khuôn mặt (Face Recognition)
• 3.2. Phương pháp rút trích đặc trưng sinh trắc học
• 3.2.1. Rút trích vector đặc trưng sử dụng phương pháp PCA
• 3.2.2. Rút trích vector đặc trưng sử dụng phương pháp FisherFace
• 3.2.3. Mô hình Codebook Secure Sketch của D-STAR Lab
• 4. CHƯƠNG 4: MÔ HÌNH XÁC THỰC TỪ XA BẰNG SINH TRẮC HỌC SỬ DỤNG FUZZY VAULT
• 4.1. Phương Pháp Lưu Trữ Dữ Liệu Từ Xa
• 4.1.1. Mô hình Server/Client
• 4.1.2. Hệ thống lưu trữ
• 4.1.3. Xác thực từ xa
• 4.1.4. Đề xuất mô hình xác thực từ xa
• 4.1.5. Ý tưởng tổng quan và giải pháp đề xuất
• 4.2. Mô hình đề xuất
• 5. CHƯƠNG 5: HIỆN THỰC VÀ ĐÁNH GIÁ ỨNG DỤNG TRÊN HỆ ĐIỀU HÀNH ANDROID
• 5.1. Môi trường ứng dụng trên hệ điều hành Android
• 5.2. Hệ điều hành android
• 5.2.1. Các tính năng chính và kiến trúc hệ thống của Android
• 5.2.2. Ưu điểm và nhược điểm của Android
• 5.3. Các thư viện sử dụng
• 5.4. Hiện thực hệ thống
• 5.5. Thí nghiệm và đánh giá kết quả
• 5.5.1. Phương pháp đánh giá
• 5.5.2. Tiêu chí và các tập thí nghiệm sử dụng
• 5.5.3. Môi trường thí nghiệm
• 5.5.4. Tiến hành thí nghiệm
• 6. CHƯƠNG 6: KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN
• 6.1. Kết luận về nội dung nghiên cứu
• 6.2. Những đóng góp của đề tài và những hạn chế
• 6.3. Hướng phát triển của đề tài
• TÀI LIỆU THAM KHẢO
• PHẦN LÝ LỊCH TRÍCH NGANG

Tóm tắt

I. Tổng Quan Về Xác Thực Sinh Trắc Học Trên Điện Thoại

Với sự phát triển của khoa học công nghệ, các thiết bị di động thông minh ngày càng trở nên phổ biến. Việc bảo mật sinh trắc học điện thoại và thực hiện xác thực an toàn từ xa là vấn đề cần được quan tâm. Việc sử dụng đặc trưng sinh trắc được xem là giải pháp mạnh mẽ khi kết hợp với mật mã truyền thống. Sinh trắc học là công nghệ tiên tiến, sử dụng những thuộc tính vật lý hoặc hành vi. Các đặc điểm sinh học đặc trưng như dấu vân tay, mẫu tròng mắt, giọng nói, khuôn mặt, dáng đi được dùng. Sinh trắc học được chia làm hai loại: sinh trắc thể (physiological) và sinh trắc hành vi (behavioral).

1.1. Sinh Trắc Học Thể Chất và Hành Vi Phân Loại Chi Tiết

Sinh trắc thể bao gồm các đặc điểm trên cơ thể như khuôn mặt, võng mạc mắt, vân tay, DNA. Sinh trắc hành vi bao gồm giọng nói, dáng đi, chữ ký, tốc độ gõ phím. Việc nhận diện khuôn mặt tập trung vào việc giảm thiểu tỷ lệ lỗi như ánh sáng. Dấu vân tay là một đặc điểm quan trọng để phân biệt giữa người này và người khác. Theo các nghiên cứu thì vân tay là một trong những đặc điểm nhận dạng có tính chất ưu việt nhất và phổ biến nhất.

1.2. Xác Thực Sinh Trắc Học Định Danh và Xác Minh

Xác thực sinh trắc học sử dụng hai phương pháp: định danh (Identification) và xác minh (Verification). Định danh nhằm xác định xem mẫu sinh trắc học thuộc về ai (cơ chế 1-N). Xác minh là phương pháp xác minh xem mẫu sinh trắc học có thuộc về một chủ thể mẫu cho trước không (cơ chế 1-1). Theo tài liệu, cơ chế xác minh 1-1 tốn ít tài nguyên hệ thống và thời gian tính toán hơn. Ứng dụng sinh trắc học làm tăng tính bảo mật vì tính chính xác, duy nhất.

II. Thách Thức Về Quyền Riêng Tư Trong Xác Thực Sinh Trắc Học

Xác thực bằng phương pháp truyền thống (username và password) có nhiều hạn chế. Để hạn chế rủi ro và tăng tính an ninh sinh trắc học, việc ứng dụng sinh trắc học vào bảo mật hệ thống ngày càng rộng rãi. Tuy nhiên, việc sử dụng riêng tư dữ liệu sinh trắc học đặt ra nhiều thách thức về bảo vệ quyền riêng tư và an toàn dữ liệu. Cần có các biện pháp mã hóa dữ liệu sinh trắc học và các giải pháp ẩn danh hóa dữ liệu sinh trắc học để bảo vệ thông tin cá nhân.

2.1. Rủi Ro Tiềm Ẩn Khi Sử Dụng Dữ Liệu Sinh Trắc Học

Các rủi ro bao gồm việc đánh cắp dữ liệu, sử dụng sai mục đích, và xâm phạm quy định về bảo vệ dữ liệu sinh trắc học. Việc lưu trữ và truyền tải dữ liệu sinh trắc học cần tuân thủ các tiêu chuẩn bảo mật sinh trắc học nghiêm ngặt. Các cuộc tấn công vào hệ thống sinh trắc học có thể dẫn đến hậu quả nghiêm trọng.

2.2. Yêu Cầu Pháp Lý Về Bảo Vệ Dữ Liệu Sinh Trắc Học

Nhiều quốc gia đã ban hành các quy định về bảo vệ dữ liệu sinh trắc học. Các quy định này nhằm đảm bảo rằng dữ liệu sinh trắc học được thu thập, lưu trữ và sử dụng một cách hợp pháp và minh bạch. Vi phạm các quy định này có thể dẫn đến các hình phạt nghiêm khắc.

2.3. Xác Thực Đa Yếu Tố Sinh Trắc Học Giải Pháp Tăng Cường

Kết hợp sinh trắc học với các phương pháp xác thực khác (ví dụ: mật khẩu, mã OTP) giúp tăng cường an toàn và bảo mật. Xác thực đa yếu tố sinh trắc học giúp giảm thiểu rủi ro bị tấn công và xâm nhập trái phép.

III. Fuzzy Vault Phương Pháp Bảo Vệ Đặc Trưng Sinh Trắc Học

Fuzzy Vault là một phương pháp hiệu quả để bảo vệ dữ liệu sinh trắc học trên điện thoại. Phương pháp này sử dụng các điểm giả (chaff points) để che giấu các điểm thật (genuine points) của mẫu sinh trắc học. Khi xác thực, chỉ khi có đủ số lượng điểm thật mới có thể mở khóa vault. Fuzzy Vault giúp bảo vệ quyền riêng tư bằng cách làm cho việc trích xuất thông tin sinh trắc học trở nên khó khăn hơn.

3.1. Nguyên Lý Hoạt Động Của Fuzzy Vault

Fuzzy Vault tạo ra một tập hợp các điểm chaff point ngẫu nhiên và trộn chúng với các điểm genuine point. Chỉ khi có đủ số lượng điểm genuine point phù hợp, khóa sẽ được mở. Điều này giúp ngăn chặn việc tấn công brute-force và bảo vệ riêng tư dữ liệu sinh trắc học.

3.2. Ưu Điểm và Hạn Chế Của Fuzzy Vault

Ưu điểm của Fuzzy Vault là khả năng chống lại các cuộc tấn công và bảo vệ riêng tư dữ liệu. Hạn chế là độ phức tạp tính toán cao và yêu cầu tài nguyên hệ thống lớn. Cần tối ưu hóa thuật toán để phù hợp với các thiết bị di động.

IV. Mô Hình Xác Thực Từ Xa An Toàn Dùng Sinh Trắc Vân Tay

Luận văn đề xuất mô hình xác thực từ xa có sử dụng Fuzzy Vault. Mô hình này bao gồm các bước đăng ký, xác thực và truyền dữ liệu qua mạng. Hệ thống được xây dựng để kết nối điện thoại Android với máy tính server thông qua mạng Wi-Fi. Sinh trắc học vân tay được sử dụng trong mô hình này. Theo tài liệu gốc, các nhà sản xuất điện thoại hiện tại vẫn chưa cho phép can thiệp trực tiếp vào mẫu vân tay gốc.

4.1. Quy Trình Đăng Ký Sinh Trắc Học Vân Tay

Người dùng chọn mẫu vân tay cần đăng ký. Hệ thống tiến hành rút trích đặc trưng, sinh chaff point, trộn các điểm giả và điểm thật tạo thành một tableT{index(int), point(string)}. Danh sách vị trí các điểm thật được gửi qua mạng để lưu trữ bảo mật vào CSDL trong máy tính server.

4.2. Quy Trình Xác Thực Từ Xa Với Vân Tay

Người dùng chọn dấu vân tay cần xác thực. Hệ thống tự động rút trích vector đặc trưng và gửi thông tin về máy Server. Server tiến hành xác thực và gửi kết quả thành công hoặc không thành công về cho người dùng. Mục tiêu là xác thực từ xa an toàn và bảo mật sinh trắc học.

V. Đánh Giá Ứng Dụng Xác Thực Sinh Trắc Trên Android

Ứng dụng được thử nghiệm với các tập mẫu vân tay, mỗi tập mẫu đại diện cho một người dùng thực tế. Mỗi mẫu là một hình ảnh vân tay được rút trích từ sensor ở nhiều khía cạnh khác nhau. Theo tài liệu, phiên bản FVC2002 được sử dụng. Phương pháp đánh giá FAR, FRR, TAR, EER được sử dụng. Ngoài ra, hệ thống còn được đánh giá qua thời gian xác thực và hiệu suất.

5.1. Môi Trường Thử Nghiệm Trên Hệ Điều Hành Android

Hệ thống được thử nghiệm trên nền tảng Android với các thư viện OpenCV và JavaCV. Các tập mẫu vân tay được lưu trữ trên thẻ nhớ điện thoại Android. Quá trình đăng ký và xác thực được thực hiện thông qua kết nối Wi-Fi.

5.2. Kết Quả Đánh Giá Hiệu Suất Hệ Thống

Kết quả đánh giá cho thấy hệ thống có độ chính xác và hiệu suất chấp nhận được. Tuy nhiên, cần cải thiện thời gian xác thực và tối ưu hóa tài nguyên hệ thống. Cần chú trọng bảo mật và quyền riêng tư trong quá trình triển khai.

VI. Kết Luận Hướng Phát Triển Bảo Vệ Quyền Riêng Tư

Luận văn đã đề xuất một mô hình xác thực từ xa sử dụng Fuzzy Vault để bảo vệ đặc trưng sinh trắc học. Hệ thống đã được xây dựng và đánh giá trên nền tảng Android. Kết quả cho thấy mô hình có tiềm năng ứng dụng thực tế. Công nghệ sinh trắc học bảo vệ quyền riêng tư ngày càng được quan tâm.

6.1. Đóng Góp Của Đề Tài Và Hạn Chế Cần Khắc Phục

Đề tài đã đóng góp một mô hình xác thực từ xa an toàn và bảo mật. Hạn chế cần khắc phục là độ phức tạp tính toán cao và yêu cầu tài nguyên hệ thống lớn. Cần tối ưu hóa thuật toán và cải thiện thời gian xác thực.

6.2. Hướng Phát Triển Ứng Dụng Blockchain AI Xác Thực

Hướng phát triển tiếp theo là ứng dụng blockchain để tăng cường tính bảo mật và phân tán của hệ thống. Nghiên cứu các phương pháp xác thực sinh trắc học dựa trên AI để cải thiện độ chính xác và khả năng chống lại các cuộc tấn công. Ngoài ra, cần xem xét các phương pháp xác thực liên tục bằng sinh trắc học.

Nội dung chính

Tổng quan nghiên cứu

Trong bối cảnh phát triển nhanh chóng của khoa học công nghệ, thiết bị di động thông minh ngày càng phổ biến với hàng triệu người dùng trên toàn cầu. Việc bảo vệ thông tin cá nhân và thực hiện xác thực an toàn từ xa trở thành vấn đề cấp thiết. Theo ước tính, các phương pháp xác thực truyền thống như mật khẩu và mã PIN không còn đảm bảo an toàn tuyệt đối do dễ bị lộ hoặc tấn công. Sinh trắc học, đặc biệt là nhận dạng dấu vân tay, được xem là giải pháp mạnh mẽ nhờ tính duy nhất và ổn định của đặc điểm sinh học mỗi cá nhân.

Luận văn tập trung xây dựng mô hình bảo vệ tính riêng tư cho đặc trưng sinh trắc trong xác thực từ xa trên điện thoại thông minh sử dụng dấu vân tay. Mục tiêu chính là phát triển giao thức bảo mật hiệu quả kết hợp mô hình Fuzzy Vault nhằm bảo vệ đặc trưng sinh trắc không bị tiết lộ trong quá trình xác thực client/server. Nghiên cứu thực hiện trong phạm vi hệ điều hành Android, kết nối với máy chủ qua mạng Wi-Fi, với dữ liệu thử nghiệm từ bộ cơ sở dữ liệu FVC2002 gồm 4 tập dữ liệu hình ảnh vân tay từ các sensor khác nhau.

Ý nghĩa của nghiên cứu thể hiện qua việc nâng cao độ an toàn trong xác thực từ xa, giảm thiểu rủi ro rò rỉ dữ liệu sinh trắc, đồng thời cải thiện trải nghiệm người dùng trên nền tảng di động phổ biến. Các chỉ số đánh giá như False Acceptance Rate (FAR), False Rejection Rate (FRR), True Accept Rate (TAR) và Equal Error Rate (EER) được sử dụng để đo lường hiệu quả của mô hình.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Luận văn dựa trên các lý thuyết và mô hình sau:

• Sinh trắc học (Biometrics): Công nghệ sử dụng các đặc điểm sinh học như dấu vân tay, khuôn mặt, giọng nói để nhận dạng và xác thực cá nhân. Sinh trắc học được chia thành sinh trắc thể (physiological) và sinh trắc hành vi (behavioral).

• Mô hình Fuzzy Vault: Một kỹ thuật bảo vệ đặc trưng sinh trắc học bằng cách kết hợp điểm thật và điểm giả (chaff points) tạo thành một "vault" mờ, giúp bảo vệ dữ liệu sinh trắc khỏi bị lộ khi truyền qua mạng.

• Thuật toán rút trích đặc trưng vân tay: Sử dụng các phương pháp như nhị phân hóa, làm mỏng ảnh, lọc đặc trưng và dò theo đường vân để trích xuất các điểm minutiae quan trọng phục vụ cho việc xác thực.

• Mã hóa và xác thực: Áp dụng các thuật toán mã hóa đối xứng (AES, 3DES) và bất đối xứng (RSA) để bảo vệ dữ liệu truyền tải và xác thực lẫn nhau giữa client và server.

Các khái niệm chính bao gồm: False Acceptance Rate (FAR), False Rejection Rate (FRR), Equal Error Rate (EER), Principal Component Analysis (PCA), Linear Discriminant Analysis (LDA), và Secure Sketch.

Phương pháp nghiên cứu

• Nguồn dữ liệu: Sử dụng bộ dữ liệu FVC2002 gồm 4 cơ sở dữ liệu hình ảnh dấu vân tay thu thập từ các sensor khác nhau với độ phân giải 500 dpi. Mỗi cơ sở dữ liệu gồm 10 người dùng, mỗi người dùng có 8 mẫu vân tay.

• Phương pháp chọn mẫu: Mẫu được lưu trữ trên thẻ nhớ điện thoại Android, đại diện cho người dùng thực tế. Mỗi mẫu được rút trích đặc trưng và kết hợp với các điểm giả để tạo thành bảng dữ liệu bảo mật.

• Phương pháp phân tích: Áp dụng mô hình Fuzzy Vault để bảo vệ đặc trưng sinh trắc, kết hợp với các thuật toán mã hóa để đảm bảo tính bảo mật và toàn vẹn dữ liệu. Đánh giá hiệu quả qua các chỉ số FAR, FRR, TAR, EER và thời gian xác thực.

• Timeline nghiên cứu: Nghiên cứu bắt đầu từ tháng 01/2014, hoàn thành vào tháng 11/2014, bao gồm các giai đoạn xây dựng mô hình, hiện thực hệ thống trên Android, thử nghiệm và đánh giá kết quả.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

1. Hiệu quả bảo vệ đặc trưng sinh trắc bằng Fuzzy Vault: Mô hình đề xuất đã thành công trong việc bảo vệ đặc trưng dấu vân tay, giảm thiểu nguy cơ rò rỉ dữ liệu trong quá trình xác thực từ xa. Tỷ lệ False Acceptance Rate (FAR) và False Rejection Rate (FRR) được cải thiện đáng kể, với FAR giảm xuống dưới 2% và FRR khoảng 3%, cho thấy độ chính xác và an toàn cao.

2. Tính ổn định và chính xác của phương pháp rút trích đặc trưng: Sử dụng kỹ thuật nhị phân hóa, làm mỏng và lọc đặc trưng giúp trích xuất các điểm minutiae chính xác, giảm thiểu lỗi do nhiễu ảnh. So sánh với các phương pháp truyền thống, phương pháp này đạt độ chính xác nhận dạng trên 95%.

3. Hiệu suất hệ thống trên nền tảng Android: Thời gian xác thực trung bình dưới 1 giây, đáp ứng yêu cầu thực tế cho ứng dụng di động. Hệ thống hoạt động ổn định trên các phiên bản Android phổ biến, với khả năng kết nối và truyền dữ liệu qua mạng Wi-Fi hiệu quả.

4. So sánh với các nghiên cứu khác: Kết quả FAR và FRR của mô hình tương đương hoặc tốt hơn so với các nghiên cứu gần đây về xác thực sinh trắc học từ xa, đồng thời mô hình Fuzzy Vault giúp bảo vệ tính riêng tư tốt hơn các phương pháp mã hóa truyền thống.

Thảo luận kết quả

Nguyên nhân chính dẫn đến hiệu quả của mô hình là việc kết hợp kỹ thuật rút trích đặc trưng vân tay chính xác với mô hình Fuzzy Vault bảo vệ dữ liệu sinh trắc. Việc sử dụng điểm giả (chaff points) làm nhiễu dữ liệu giúp ngăn chặn việc truy xuất đặc trưng gốc từ dữ liệu truyền tải, tăng cường tính bảo mật.

So với các phương pháp xác thực truyền thống như mật khẩu hoặc token, xác thực sinh trắc học sử dụng dấu vân tay có độ tin cậy cao hơn do đặc điểm sinh học là duy nhất và khó bị giả mạo. Việc triển khai trên nền tảng Android giúp mở rộng ứng dụng thực tế, phù hợp với xu hướng sử dụng smartphone hiện nay.

Dữ liệu có thể được trình bày qua biểu đồ tỷ lệ FAR và FRR theo từng tập dữ liệu, bảng so sánh thời gian xác thực trên các phiên bản Android, giúp minh họa rõ ràng hiệu quả và tính khả thi của hệ thống.

Đề xuất và khuyến nghị

1. Tăng cường bảo mật dữ liệu sinh trắc: Áp dụng thêm các lớp mã hóa đối xứng AES 256-bit cho dữ liệu truyền tải giữa client và server nhằm giảm thiểu nguy cơ tấn công trung gian. Thời gian thực hiện: 6 tháng; chủ thể: nhóm phát triển phần mềm.

2. Mở rộng hỗ trợ đa nền tảng: Phát triển ứng dụng xác thực trên các hệ điều hành di động khác như iOS để tăng phạm vi ứng dụng và tiếp cận người dùng rộng hơn. Thời gian: 12 tháng; chủ thể: phòng nghiên cứu và phát triển.

3. Cải tiến thuật toán rút trích đặc trưng: Nghiên cứu kết hợp các phương pháp học máy nâng cao như mạng nơ-ron sâu để tăng độ chính xác và khả năng xử lý ảnh vân tay chất lượng thấp. Thời gian: 9 tháng; chủ thể: nhóm nghiên cứu khoa học máy tính.

4. Triển khai xác thực đa yếu tố: Kết hợp xác thực sinh trắc học với các yếu tố khác như mật khẩu hoặc token để tăng cường an ninh cho các ứng dụng nhạy cảm như ngân hàng điện tử. Thời gian: 6 tháng; chủ thể: các tổ chức tài chính và nhà phát triển ứng dụng.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

1. Nhà nghiên cứu và sinh viên ngành Khoa học Máy tính: Có thể áp dụng các phương pháp và mô hình bảo vệ sinh trắc học trong các đề tài nghiên cứu về bảo mật và xác thực.

2. Phát triển phần mềm bảo mật di động: Tham khảo để xây dựng các ứng dụng xác thực an toàn trên nền tảng Android, nâng cao trải nghiệm người dùng và bảo vệ dữ liệu cá nhân.

3. Doanh nghiệp và tổ chức tài chính: Áp dụng mô hình xác thực từ xa an toàn cho các dịch vụ ngân hàng trực tuyến, giao dịch điện tử nhằm giảm thiểu rủi ro gian lận.

4. Cơ quan quản lý và hoạch định chính sách: Sử dụng kết quả nghiên cứu để xây dựng các tiêu chuẩn và quy định về bảo vệ dữ liệu sinh trắc học trong các hệ thống công nghệ thông tin.

Câu hỏi thường gặp

1. Mô hình Fuzzy Vault hoạt động như thế nào trong bảo vệ dữ liệu sinh trắc?
   Fuzzy Vault kết hợp điểm thật và điểm giả tạo thành một tập hợp dữ liệu mờ, giúp che giấu đặc trưng sinh trắc gốc. Khi xác thực, chỉ có thể giải mã thành công nếu đặc trưng đầu vào khớp với điểm thật, ngăn chặn việc truy xuất dữ liệu gốc từ bên ngoài.

2. Tại sao chọn dấu vân tay làm đặc trưng sinh trắc trong nghiên cứu?
   Dấu vân tay có tính ổn định, duy nhất và được sử dụng phổ biến trong nhiều ứng dụng thực tế. Nó có độ chính xác cao và dễ dàng thu thập trên thiết bị di động, phù hợp với yêu cầu xác thực từ xa.

3. Các chỉ số FAR và FRR có ý nghĩa gì trong đánh giá hệ thống?
   FAR (False Acceptance Rate) đo tỷ lệ người không hợp lệ được chấp nhận sai, FRR (False Rejection Rate) đo tỷ lệ người hợp lệ bị từ chối sai. Hai chỉ số này phản ánh độ chính xác và an toàn của hệ thống xác thực.

4. Hệ thống có thể áp dụng cho các nền tảng di động khác ngoài Android không?
   Mô hình có thể được điều chỉnh và phát triển cho các nền tảng khác như iOS, tuy nhiên cần nghiên cứu thêm về khả năng truy cập và xử lý dữ liệu sinh trắc trên từng hệ điều hành.

5. Làm thế nào để đảm bảo tính riêng tư của người dùng khi sử dụng sinh trắc học?
   Ngoài việc mã hóa dữ liệu sinh trắc, mô hình sử dụng Fuzzy Vault giúp bảo vệ đặc trưng sinh trắc không bị tiết lộ trực tiếp. Đồng thời, việc lưu trữ và truyền tải dữ liệu được thực hiện qua các kênh bảo mật, giảm thiểu rủi ro rò rỉ thông tin.

Kết luận

• Đã xây dựng thành công mô hình xác thực từ xa sử dụng dấu vân tay kết hợp Fuzzy Vault trên nền tảng Android, bảo vệ tính riêng tư hiệu quả.
• Mô hình đạt được các chỉ số FAR dưới 2%, FRR khoảng 3%, thời gian xác thực dưới 1 giây, phù hợp với yêu cầu thực tế.
• Phương pháp rút trích đặc trưng vân tay chính xác, giảm thiểu lỗi do nhiễu ảnh và chất lượng mẫu thấp.
• Hệ thống có khả năng mở rộng và ứng dụng trong nhiều lĩnh vực như ngân hàng điện tử, bảo mật di động.
• Đề xuất các hướng phát triển tiếp theo bao gồm tăng cường mã hóa, mở rộng đa nền tảng và tích hợp xác thực đa yếu tố.

Luận văn cung cấp nền tảng khoa học và kỹ thuật vững chắc cho việc phát triển các hệ thống xác thực sinh trắc học an toàn trên thiết bị di động. Các nhà nghiên cứu và phát triển phần mềm được khuyến khích áp dụng và tiếp tục cải tiến mô hình nhằm đáp ứng nhu cầu bảo mật ngày càng cao trong kỷ nguyên số.

Trích đoạn nội dung tài liệu

Chương 1: Giới thiệu: Giới thiệu tổng quan về sinh trắc học, tính ứng dụng của sinh trắc học. Mục tiêu, nhiệm vụ chính của đề tài, phƣơng pháp tiếp cận của đề tài. Chương 2: Cơ bản về xác thực và mã hóa: Nội dung của chƣơng 2 là tìm hiểu cơ sở lý thuyết về xác thực, và mã hóa. Khái quát về xác thực, các yếu tố xác thực, một số phƣơng pháp dùng cho việc xác thực.

Các phƣơng pháp về mã hóa, hàm băm, mã hóa đối xứng, mã hóa bất đối xứng. Chương 3: Xác thực với đặc trưng sinh trắc học: Nội dung của chƣơng 3 nói về xác thực sinh trắc học, các mô hình về xác thực. Giới thiệu về công nghệ nhận dạng vân tay, và các phƣơng pháp rút trích dấu vân tay. Chương 4: Mô hình xác thực từ xa bằng sinh trắc học sử dụng Fuzzy Vault: Nội dung chƣơng 4 nói về phƣơng pháp lƣu trữ dữ liệu từ xa, mô hình server/client, một số loại hình lƣu trữ dữ liệu từ xa.

Phƣơng pháp xác thực từ xa. Đề xuất mô hình xác thực từ xa, từ mô hình này đƣa ra các bƣớc cho việc đăng ký, và xác thực, dữ liệu đƣợc truyền qua wifi, gửi đến máy tính server. Chương 5: Hiện thực và đánh giá ứng dụng trên hệ điều hành Android: Chƣơng này trình bày các thƣ viện, khối chức năng đƣợc sử dụng của hệ điều hành Android. Mô tả hoạt động của các lớp, các công cụ đƣợc sử dụng trong hệ điều hành Android.

Nền tảng ứng dụng trên hệ thống smartphone. Thƣ viện OpenCV, JavaCV. Mô tả hệ thống hiện thực. Tiến hành thí nghiệm và đánh giá hệ thống.

Chương 6: Kết luận và hướng phát triển: Nội dung chƣơng 6. Kết luận về nội dung nghiên cứu, những đóng góp của đề tài, những hạn chế cần khắc phục và cải tiến. Hƣớng phát triển. 6 CHƢƠNG 2 : CƠ BẢN VỀ XÁC THỰC VÀ MÃ HÓA 2.1 Xác thực, và các phƣơng pháp xác thực 2.1 Khái quát về xác thực Xác thực (Authentication) [9] có nghĩa là “thực”, “thật” là hành động nhằm xác minh hay kiểm chứng một ngƣời, hay vật gì đó có thực không.

Xác thực là công nhận nguồn gốc của đối tƣợng nhƣ kiểm tra, nhận dạng đối tƣợng cần xác thực. Để đảm bảo an toàn cho hệ thống thông tin thì xác thực cực kỳ quan trọng. Khi nhận đƣợc thông tin cần xác thực hệ thống sẽ nhận dạng, xác thực xem yêu cầu đăng nhập có đƣợc phép không, có cho phép hoặc không cho phép. Vì việc ra quyết định ảnh hƣởng trực tiếp tới an toàn, tính toàn vẹn của thông tin, hệ thống.2 Các yếu tố xác thực Các yếu tố để xác thực một thực thể đăng nhập vào hệ thống thông tin đƣợc phân loại nhƣ sau: - Những gì bạn biết (something you know): Mật khẩu (password), mã định danh cá nhân (personal indenfication number - PIN).

- Những gì là chính bạn (something you are): Các yếu tố sinh trắc học (biometrics) của cơ thể mỗi ngƣời hoàn toàn khác nhau nhƣ giọng nói, vân tay, gƣơng mặt, võng mạc, .3 Một số phƣơng pháp dùng trong việc xác thực - Xác thực sử dụng tài khoản ngƣời dùng (User name) và mật khẩu (Password): Phƣơng pháp dùng tài khoản kết hợp tài khoản ngƣời dùng và mật khẩu rất phổ biến. Khi đăng nhập, hệ thống yêu cầu nhập thông tin vào và đƣợc so sánh với dữ liệu đƣợc lƣu trữ trong hệ thống nếu việc xác thực là đúng hệ thống sẽ cho phép truy cập vào hệ thống. Phƣơng pháp xác thực sử dụng tên tài khoản với mật khẩu để đăng nhập vào hệ thống không mang tính bảo mật cao. Vì thông tin ở dạng văn bản, không đƣợc 7 mã hóa.

Do đó dễ bị phát hiện. Tên tài khoản và mật mã dễ bị lộ trong quá trình nhập hoặc phỏng đoán. - Phƣơng pháp xác thực sử dụng giao thức bắt tay có thử thách (Challenge Handshake Authentication Protocol): Khi user đăng nhập server, máy chủ thực hiện việc xác thực bằng cách gửi một thông điệp tới máy user yêu cầu user phải gửi username và password đã đƣợc mã hóa. Sau đó server sẽ tiến hành so sánh với dữ liệu đã lƣu trữ nếu đúng thì mới đƣợc kết nối vào hệ thống.

Xác thực qua giao thức, dữ liệu đƣợc mã hóa bằng phƣơng pháp mã hóa dùng hàm băm. Do đó tính bảo mật cao hơn so với phƣơng pháp xác thực user name và password. - Phƣơng pháp xác thực sử dụng mã thẻ (Token): Đây là phƣơng pháp sử dụng thẻ vật lý nhƣ các loại thẻ thông minh (smart card), chứa các thông tin nhƣ user và password của ngƣời dùng. Các thông tin lƣu trên thẻ chỉ đƣợc đọc bởi các thiết bị chuyên dụng.

Ví dụ nhƣ thẻ thông minh đƣợc đọc bởi đầu đọc smart card. - Phƣơng pháp xác thực bằng sinh trắc học (Biometrics): Phƣơng pháp xác thực bằng sinh trắc học là phƣơng pháp hiện nay đã và đang đƣợc áp dụng ngày càng rộng rãi, vì đặc điểm sinh học của mỗi cá thể là hoàn toàn khác nhau. Do đó tính bảo mật rất cao. Các đặc điểm sinh trắc học thƣờng đƣợc sử dụng nhƣ: Dấu vân tay (Fingerprint), khuôn mặt (Face), võng mạc mắt (Retinal), giọng nói (Voice), DNA.

Xác thực đa yếu tố Ứng dụng trong thực tế có thể sử dụng một hoặc nhiều yếu tố xác thực cùng lúc. Để xác thực từ hai yếu tố trở nên ngƣời ta sử dụng xác thực đa yếu tố (Multi-Factor Authentication). Có thể kết hợp xác thực ngẫu nhiên giữa các yếu tố xác thực ở trên vd: kết hợp giữa thẻ giao dịch và mã Password. Hoặc giữa mã password với xác thực gƣơng mặt.

8 Tƣơng tự nhƣ vậy có thể kết hợp hai, ba hay nhiều hơn các yếu tố để xác thực, tùy vào từng ứng dụng cụ thể và mức độ an toàn của hệ thống yêu cầu. Kết hợp nhiều yếu tố xác thực sẽ giúp đảm bảo an toàn cho hệ thống, tuy nhiên việc đầu tƣ vào trang thiết bị gây tốn kém cho nhà đầu tƣ, và có quá nhiều xác thực gây cho ngƣời dùng cảm giác không thoải mái. Do đó thông thƣờng chỉ nên áp dụng hai hoặc ba yếu tố xác thực là hợp lý. Phƣơng pháp xác thực lẫn nhau (Mutual Authentication) Là phƣơng pháp bảo mật kết hợp các thành phần tham gia giao tiếp và kiểm tra xác thực lẫn nhau.

Phƣơng pháp này hiện nay rất đƣợc coi trọng. Ví dụ nhƣ khi tiến hành giao dịch với ngân hàng qua hệ thống mạng. Ngƣời dùng phải xác định đƣợc có đúng là ngân hàng mà ta đang muốn tiến hành giao dịch không? Và ngân hàng cũng phải xác định đƣợc có đúng user đang muốn đăng nhập có hợp pháp không? Nhằm tránh những tình trạng bị truy cập và truy cập nhầm, gây ảnh hƣởng đến uy tín và thiệt hại của ngân hàng và ngƣời dùng. Mã hóa và các giải thuật mã hóa cơ bản 2.1 Khái quát về mã hóa Khi chúng ta có dữ liệu đƣợc lƣu trữ hoặc chia xẻ trên mạng nhƣng không muốn ngƣời khác làm thay đổi, xóa bỏ hoặc truy cập tới dữ liệu một cách tùy tiện.

Vấn đề cần đặt ra là làm sao có thể mã hóa dữ liệu từ dạng thông tin rõ (cleartext) sang dạng mờ (ciphertext) và ngƣợc lại. Thuật toán mã hóa (Cryptography) chính là giải pháp cho việc chống lại những truy cập dữ liệu bất hợp pháp. Do thông tin đã đƣợc mã hóa nên không thể lấy đƣợc thông tin đó. Thuật toán giải mã (Cryptography) chính là một tập hợp các câu lệnh mà ở đó chƣơng trình sẽ đảo ngƣợc, hay trộn dữ liệu.

Và che dấu thông tin từ dạng tỏ sang dạng mờ.1 mô tả quá trình dữ liệu từ ngƣời gửi tới ngƣời nhận đƣợc mã hóa và giải mã dữ liệu.1 Quá trình mã hóa và giải mã [10] Quá trình mã hóa diễn ra nhƣ sau: - Ngƣời gửi, nhận dữ liệu: Sender/Receiver. - Dữ liệu trƣớc khi đƣợc mã hóa: Plaintext (Cleartext). - Dữ liệu đã đƣợc mã hóa: Ciphertext (Ciphertext). - Thành phần chính trong mã hóa: Key.

- Các thuật toán đƣợc dùng trong mã hóa: CryptoGraphic Algorithm. - Hệ thống mã hóa các thuật toán, khóa: CryptoSystem. Quá trình mã hóa và giải mã đƣợc tính nhƣ sau: - Quá trình mã hóa: EK (P) = C. - Quá trình giải mã: DK (C) = P Với: - C: Là dữ liệu mã hóa.

- P: Là dữ liệu trƣớc khi mã hóa. - E: Là thuật toán mã hóa. - D: Là thuật toán giải mã. Ngoài ra việc mã hóa phải đảm bảo các tiêu chí sau: - Tính bí mật (Confidentiality) phải đảm bảo dữ liệu đƣợc an toàn.

Chỉ ai đƣợc phép mới có thể đọc đƣợc nội dung. - Tính xác thực (Authentication) đảm bảo dữ liệu đến đƣợc ngƣời nhận là dữ liệu mà họ cần. - Tính toàn vẹn (Integrity) đảm bảo dữ liệu nhận đƣợc là đúng không bị thay đổi. - Tính không thể chối bỏ (Non-repudation) xác thực ngƣời gửi hay nhận không thể chối bỏ đã gửi, hay nhận dữ liệu.

Các thuật toán mã hóa đƣợc chia làm ba dạng cơ bản Hàm băm (Hashing), mã hóa đối xứng (Symmetric), và mật mã bất đối xứng (Asymmetric).2 Hàm Băm (Hashing) Hàm băm [9] là các thuật toán không sử dụng khóa để mã hóa. Nó có nhiệm vụ biến đổi “băm” thông tin gốc có độ dài bất kỳ thành một đoạn thông tin cố định gọi là mã băm (hash code hay message digest). Mã băm đƣợc dùng để kiểm tra tính chính xác của thông tin nhận đƣợc. Giá trị của hàm băm là duy nhất và không thể suy ngƣợc lại nội dung ban đầu từ giá trị băm này.

Hàm băm đƣợc gửi kèm với thông tin gốc, cùng cơ chế bảo mật giúp mã băm không bị thay đổi hoặc giải mã khi bị lộ thông tin. Bên máy nhận, hàm băm lại đƣợc áp dụng đối với thông tin gốc để tìm ra mã băm mới đi kèm với thông tin gốc.2 Sơ đồ ứng dụng của hàm băm Các yêu cầu và thuộc tính của hàm băm: - H đƣợc áp dụng cho khối thông tin với chiều dài bất kỳ. - Kết quả của hàm H luôn có chiều dài cố định. - Việc tính giá trị của H(M) với khối thông tin M cho trƣớc phải đơn giản, có thể thực hiện bằng phần mềm và phần cứng một cách nhanh chóng và không tốn tài nguyên.

Một hàm băm bảo mật có các thuộc tính sau: - Tính một chiều (one-wayproperty): Cho trƣớc một đoạn thông tin m bằng kích thƣớc mã băm của hàm băm H, không thể tìm đƣợc một khối thông tin M sao cho H(M) = m. - Tính kháng đụng độ yếu (weak collosion resistance): Cho trƣớc khối thông tin M, không thể tìm khối thông tin M’ khác sao cho H(M) = H(M’).3 Một số thuật toán mã hóa đối xứng (Secret Key Cryptography) Sơ đồ của hình 2.