Chương 1: Mở dau. - _ Chương 2: Xử lý dữ liệu sinh trắc học trong quá trình xác thực. - _ Chương 3: Các yếu tố khác dùng trong xác thực. - Chương 4: Lược dé xác thực và trao đổi khóa đa máy chủ trong hệ thống chăm soc y tẾ.
- Chwong 5: Triển khai ứng dung và đánh giá. - _ Chương 6: Kết luận và hướng phát triển. - Tai liệu tham khảo Gy Chương 2. Xử lý dữ liệu sinh trắc học trong quá trình xác thực.
Giới thiệu Biometric hay sinh trắc học có là từ có nguồn gốc từ hai từ: Bio nghĩa là cuộc sống và Metric có nghĩa là đo lường. Sinh trắc học có thể được chia thành hai loại: Physical (vật lý) và Behavioral (Hanh vi). Sinh trắc học vật lý dựa trên việc đo lường các đặc điểm vật lý của một người như: Khuôn mặt, mống mắt ,vân tay,. Trong khi đó sinh trắc học hành vi dựa trên việc đo lường các đặc điểm hành vi của một người như dáng đi, cử chỉ tay, lời nói,.
Dau vân tay là một trong những đặc điểm sinh trắc học được nghiên cứu nhiều nhất và xác thực sinh trắc học dựa trên dấu vân tay đã được sử dụng rộng rãi trong một loạt các ứng dụng hiện đại, chăng hạn như kiểm soát truy cập, giao dịch tài chính trên thiết bi di động và dịch vụ xin thị thực. Mặc dù nhận dang dấu vân tay có nhiều lợi thế hơn so với xác thực dựa trên mật khẩu hoặc xác thực dựa trên mã thông báo, ví dụ: sự tiện lợi và bảo mật tốt, các mẫu vân tay, lưu trữ thông tin vân tay ban đầu của người dùng, sẽ dễ bị tan công nêu không được bảo vệ, bởi vì kẻ tan công có thé sử dụng các mau dấu vân tay bị đánh cap dé xâm phạm quyền riêng tư và danh tính. Dé đảm bao sự an toàn và tính toàn vẹn của người dùng dit liệu vân tay thô, điều quan trọng là phải bảo vệ các mẫu vân tay [20]. Ở khóa luận này tác giả sẽ trình bày 2 phương pháp để bảo vệ các mau vân tay là Cancelable Biometrics va fuzzy extractor.
Trích xuất đặc trưng dựa trên Minutia Cylinder-Code Mô tả minutiae cục bộ được giới thiệu dựa trên cấu trúc đữ liệu 3D (được gọi là hình trụ), được xây dựng từ khoảng cách và góc bất biến trong vùng lân cận của mỗi minutiae. Các hình trụ có thé được tạo bắt đầu từ một tập hợp con của các tính năng bắt buộc trong các tiêu chuẩn như ISO / IEC 19794-2 (2005) [16]. Đặc biệt, việc sử dụng vị trí và hướng của minutiae, nhưng không phải kiểu minutiae và chất lượng minutiae. Trên thực tế, kiểu minutiae không phải là một tính năng mạnh mẽ và định nghĩa chất lượng minutiae không rõ ràng vê mặt ngữ nghĩa trong các tiêu chuân (và có thê dân đên các van dé vê khả năng tương tác).
Nhờ sự bat biến của hình trụ, mã hóa chiều dài cố định và hướng bit, một số chỉ số đơn giản nhưng hiệu quả có thé được xác định dé tính toán hình tru tương tự. Bốn kỹ thuật tính điểm toàn cầu sau đó được đề xuất dé kết hợp các điểm tương đồng cục bộ thành một điểm số toàn cầu duy nhất biểu thi sự giống nhau tông thé giữa hai dấu vân tay. Những ưu điểm chính của phương pháp Minutia Cylinder-Code (MCC) [10] là: e MCC là một phương pháp tiếp cận theo bán kính cố định và do đó nó chịu đựng những minutiae bị thiếu và sai tốt hơn phương pháp tiếp cận dựa trên hàng xóm gan nhất. e Không giống như các kỹ thuật bán kính cô định truyền thống, MCC dựa vào mã hóa bat biến có độ dài có định cho mỗi minutia và điều này làm cho việc tính toán cục bộ cấu trúc tương đồng đơn giản hơn.
e Các van đề về biên giới được quản lý một cách khéo léo mà không thêm gánh nặng trong các giai đoạn mã hóa và đối sánh. e Biến dạng cục bộ và lỗi trích xuất tính năng nhỏ được giảm nhờ việc áp dụng trơn tru hàm (tức là khả năng chịu lỗi) trong giai đoạn mã hóa. e© MCC xử lý hiệu quả các vùng vân tay nhiễu nơi các thuật toán trích xuất minutiae có xu hướng đặt nhiều minutiae gia mao (gan nhau), diéu nay duoc thuc hién boi hiệu ứng bão hòa được tao ra bởi một chức năng giới han. e Ma hóa định hướng bit (một trong những triển khai có thê có của MCC) làm cho hình trụ phù hợp cực kỳ đơn giản và nhanh chóng, giảm nó thành một chuỗi các bit-wise operations (ví dụ: AND, XOR) có thé là được thực hiện hiệu quả ngay cả trên cpu câu hình bị hạn chê.
Mô tả biểu diễn MCC MCC gắn các biểu diễn cục bộ cho mỗi minutia. Mô tả này bao gồm quan hệ về khoảng cach và hướng giữa minutia và các minutia lân cận và có thé được biéu diễn thuận tiện như một hình trụ có đáy và chiều cao liên quan đến không gian và hướng tương ứng Với T= {m1,m2,.,mn} là một mẫu minutiae ISO/IEC 19794-2: mỗi minutia m là một bộ ba m = {Xm Vin 9m}, với Xm và Ym là vị trí minutia, m là hướng minutia (nằm trong khoảng [0, 27)). Hình 2-1: Chi tiết hình trụ [10] Hình trụ được bao bọc bên trong một hình lập phương có đáy theo hướng minutia 6,,, hình trụ được rời rac hóa thành Nc = Ns x Ns X Np hình khối, mỗi khối sẽ có diện C đc TÀ ` ped ` , 2R ` 2R tích đáy la As x A, và chiêu cao là Ap, trong đó As = x. và Ap= vn Ss D J S022 1202 660, ý PB TW dø 2 b Bos \ ?Jj€ls={n€IN,l<n< Ns} ow.
Fea _ [ cos(Ø„) sin(0„)| | i- 454 ĐẸP [Fn] +s ern cos(6„) | ` |j— Ä* oe Hình 2-2: Biéu diễn trên không gian hai chiều với các 6 có chỉ số là i, j [10] k=6 dọc, = 5t/, k=5 dạ; = /o k=4 dp, = Tự, k€lTp={ncN,1<n<N,} dp, = —T+ (« = 5) ‘Ap 1 Hinh 2-3: Biéu dién tung tang trong hình trụ với k khác nhau [10] Đối với mỗi 6 (i, j,k), một trị số C,, (i, j,k) được tính bằng cách tổng hợp các đóng góp. từ moi minutia 7n; thuộc hàng xóm Nom cua 7j j: Với 3ø là bán kính của vùng lân cận như trong hình và d;(m, p) là khoảng cách euclide giữa minutia m và điểm p. Được biéu diễn như trong hình 2-4 Hình 2-4: biểu diễn mặt cắt của hình trụ được liên kết với m [10] Với đóng gói theo khoảng cách của ?m¿ vào cell (i, 7, k), dựa trên khoảng cách euclidean của m; và p7 được định nghĩa như sau: Cặ (m, pi") = Gs(ds(m;, pit) 1ee (-3). 4 s A ke Ả : 7 4 3 ` 4 A T Ả t2 Với Gs(t) = ?Zs/ là hàm phân phôi chuân Gaussian với kỳ vọng 0 và độ lệch chuan ds; Đóng gop theo hướng của của mm, của thé được biéu diễn theo công thức sau: 10 Cn(m¿, dọy) = Gp (dj(dø¿, dạ(m, m,))) Với dd (6), 02) là sự khác biệt giữa hai góc 6,, 02: Và dạ(m¿,mm;) là sự khác biệt về hướng giữa hai minutiae: đạ (m, M2) = db(Om,, Om, ) Gp(q@) là phân phối chuan Gaussian với kỳ vọng 0 và độ lệch chuẩn op trong khoảng le-2,a +]: A A 2 2 1 at t? Công thức tinh giá tri Œạ; (i, j, k) theo khoảng cách Œÿ, va đóng góp theo hướng Œ? được tổng kết như sau: ca)<4 | Do cy C le ) CR C 04 , ) | nếu &n (01 9) = vai l Pij invaild Với: e V = [0,1]U {invaild} là ham tập hợp đích.
© C(m,, pi") va C2 (m;, døy) là đóng góp theo khoảng cách và theo hướng như đã nêu ở trên oe ( m) _ pa neu ds(m, pi") <Rva Pi € Convyy,,(T, Q) m\Puj invaild nếu thuộc các trường hợp con lại 11 Trong đó Convyy,,(T, 6) là bao lồi [30] của minutiae trong T e_ W() = Z(v, Wy, Ty) là ham sigmoid, được kiểm soát bởi hai tham số (up, Tw) dé giới hạn hàm kết quả trả về trong khoảng [0,1], hàm sigmoid được định nghĩa như sau: 1 ZŒ,H,T) = +e Hình 2-5: minh họa kết quả tính hình trụ biéu diễn cho một điểm minutia (m,), các 6 sáng màu thê hiện tại đó giá trị cao hơn Một biểu diễn hình trụ Cy được coi là không hợp lệ nếu: 12 e Có ít hơn mínyc 6 hợp lệ trong hình trụ. e Có ít hơn miny minutia đóng góp vao hình trụ Sau khi các hình trụ không hợp lệ bi loại bỏ sẽ còn lại các hình trụ biểu diễn cho các minutia của vân tay Hình 2-6 biểu diễn một mẫu minutia và ba hình trụ hợp lệ từ hình trụ tương ứng Hình 2-6: Minh hoa ba hình trụ biểu diễn cho ba điểm minutia của vân tay [10] 2. Tính toán độ tương đồng giữa các hình trụ: Sự tương đồng giữa hai hình trụ có thé được định nghĩa đơn giản bang cách sử dụng thước đo tương quan vector, như được mô tả trong các đoạn sau: 13 Cho một hình trụ C,,, với lin : Is x Is x Ip > N là một hàm tuyến tính hóa các chỉ số của hình trụ: lin(,7,k) = (k — 1) - (Ns)? + Ợ — 1)-Ns +i Và với c„ € VN là vector có nguồn gốc từ C,, (V là một tập hợp đích): CmllinG, j,k)] = Cn Gi, K) Cho hai minutiae a va b, với c„ va Cp là các vector có nguồn gốc từ hình trụ Œ„và Œp: Cq[t] và cp[t] được coi là matchable khi và chỉ khi c,[t] # invaild A cp[t] # invaild. Với cạIp,cpjạ € [0,1]%¢ là hai vector có nguồn gốc từ c„ và Cy được coi là matchable chỉ khi: c„[t] nếu c,[t] va cp[t] mathchable cant) = | 0 néu thuộc các trường hợp con lại cp[t] nếu c,[t] va c,[t] mathchable Cla (t) a 0 nếu thuộc các trường hop con lai Trong thực tế, các phan tử matchable tương ứng với giao điềm của các 6 hợp lệ của hai hình trụ.
Điểm tương đồng giữa hai hình trụ được xác định như sau: 1- |Ìta — Coral néu C, va C, mathchable y(a,b) ={ ||ea|| + [leva] 0 nếu thuộc các trường hợp còn lại Trong đó, hai hình tru có thé được coi là mathchable nếu các điều kiện sau được đáp ứng: e Sự khác biệt về hướng giữa hai minutiate không lớn hơn 5g (dg(a, b) < ðạ). e Có ít nhất min tương ứng các phan tử trong hai vector c„ và cy mathchable. Triển khai dựa trên bit Các đặc điểm của cấu trúc và sự tương đồng được giới thiệu trong các phần trước làm MCC tắt thích hợp cho một triển khai dựa trên bit.