Lĩnh vực Công nghệ thông tinBài
toán nhận dạng vân tay và ứng dụng trên môi trờng Web-Internet KS. Lê Xuân Khoa, KS. Trần Cao TùngTrung tâm Công nghệ thông tin Tóm tắtBài báo giới thiệu công nghệ
nhận dạng vân tay và việc áp dụng trong bảo mật các
ứng dụng Web yêu cầu mức bảo mật cao nh hệ thống tính cớc, hệ thống giao dịch ngân hàng qua đó chỉ ra yêu cầu cho phần mềm bảo mật đợc xây
dựng và các khuyến nghị áp dụng.1. Đặt
vấn đềNgày nay, cùng với sự phát triển nhanh chóng của ngành thơng mại điện tử, ngân hàng điện tử
và các yêu cầu ngày càng tăng của việc bảo mật các thông tin cá nhân, doanh nghiệp thì việc định danh tự động ngời sử
dụng (automatic personal identification) trở thành một
vấn đề quan trọng. Một hệ thống định danh tự động ngày nay yêu cầu phải có thành phần sinh trắc (biometrics) trong đó, tức là hệ thống phải sử
dụng những gì là đặc trng sinh trắc của ngời sử
dụng nh
vân tay, giọng nói, chữ ký, nét mặt . Hiện nay, công nghệ
nhận dạng vân tay thờng đợc sử
dụng hơn so với các công nghệ
nhận dạng cá
nhân khác nh chữ ký hay giọng nói bởi nó có lịch sử nghiên cứu phát triển hơn 100 năm
và các hệ thống bảo mật dựa
trên vân tay có thể dễ
dàng đợc khai triển với chi phí thấp. Trong khi ngày càng nhiều
ứng dụng doanh nghiệp đợc triển khai
trên môi trờng Web nh hệ thống tính cớc, hệ thống quản lý mạng viễn thông
và thiết bị
trên mạng viễn thông, hệ thống giao dịch ngân hàng .thì yêu cầu đặt ra là nghiên cứu
và xây
dựng một phần mềm bảo mật
vân tay nhằm nâng cao
và đảm bảo tính bảo mật cho các
ứng dụng này. Việc sử
dụng vân tay trong bảo mật
ứng dụng Web vừa đảm bảo tính tin cậy về công nghệ vừa tạo sự thuận tiện cho ngời
dùng vì đây là giải pháp thay thế hoàn
toàn cho bảo mật bằng password hay token. Các phần tiếp theo sẽ trình bày công nghệ
nhận dạng vân tay và mô hình áp
dụng cho bảo mật
ứng dụng Web. Phần IV sẽ trình bày kết quả xây
dựng phần mềm bảo mật các
ứng dụng Web của Trung tâm Công nghệ thông tin CDiT. Một số khuyến nghị
và hớng phát triển tiếp theo sẽ đợc trình bày trong phần V. 2.
Vân tay và công nghệ
nhận dạng vân tay tự động2.1.Vân
tay và các đặc trng của ảnh
vân tayVân
tay là những đờng có
dạng dòng chảy có
trên ngón
tay ngời. Nó là một tham số sinh học bất biến theo tuổi tác đặc trng cho
mỗi ngời. Ngoài đặc trng về loại của
vân tay (vân
tay thờng đợc chia thành 5 loại chính: Whorl, Left Loop, Right Loop, Arch, Tented Arch), các
vân tay đợc phân biệt chủ yếu nhờ các điểm đặc biệt
trên ảnh
vân tay. Các điểm này gọi là các chi tiết điểm của ảnh
vân tay. Có hai loại chi tiết điểm thờng đợc sử
dụng là kết thúc điểm (ending)
và điểm rẽ nhánh (bifucation)Học viện Công nghệ BCVTHội nghị Khoa học lần thứ 5Kết thúc điểm
và điểm rẽ nhánh2.2. Kiến trúc của
hệ nhận dạng vân tay tự động (AFIS)Sơ đồ chức năng của hệ
nhận dạng vân tay tự độngTăng cờng ảnh
vân tayĐây là giai đoạn quan trọng quyết định đến độ chính xác
nhận dạng sau này của hệ thống. Đối với những hệ thống mà ảnh thu
nhận từ scanner có chất lợng không tốt, giai đoạn này là cần thiết, ảnh
vân tay khi đó đợc nâng cấp, khôi phục do một số nguyên
nhân nh bị mờ, đ-ờng
vân bị đứt, dính chập .Trích đặc điểm
vân tayGiai đoạn này sẽ phát hiện các đặc điểm của ảnh
vân tay để phục vụ cho các bớc xử lý sau. ảnh
vân tay có các đặc điểm tổng thể
và đặc điểm cục bộ. Đặc điểm tổng thể nh hớng của các đờng
vân tại các vùng, đợc sử
dụng cho bớc phân loại
vân tay. Đặc điểm cục bộ là đặc tính của đờng
vân tại các điểm cục bộ của nó. Đó là kết thúc điểm (ending)
và điểm rẽ nhánh (bifucation). Các điểm này thờng đợc sử
dụng cho quá trình đối sánh
vân tay. Giải thuật trích chi tiết điểm có 3 bớc chính:+ ớc lợng hớng của các vùng.+ Trích ra các đờng vân.+ Trích ra các chi tiết điểm
và bớc xử lý sau.Đầu tiên, ảnh vào đợc sử
dụng để ớc lợng hớng cục bộ tại các vùng. Sau đó, các đờng
vân đợc trích ra sau khi thực hiện một số thao tác để loại bỏ các điểm đốm trong ảnh
vân tay và tiếp đó đợc làm mỏng (thinned) để
nhận đợc các đờng
vân có độ rộng một điểm ảnh. Cuối cùng, các chi tiết điểm đợc trích ra từ những đờng
vân đợc làm mỏng
và các chi tiết điểm sau đó cần đợc hiệu chỉnh qua bớc sau xử lý.Học viện Công nghệ BCVTThu
nhận vân tayTăng cườngảnhTrích đặc điểmĐối sánhPhân loạiLĩnh vực Công nghệ thông tinNếu các đờng
vân đợc xác định chính xác thì quá trình trích ra các chi tiết điểm chỉ đơn giản là phát hiện ra những điểm đơn (singular) trong ảnh với các đờng
vân đợc làm mỏng. Tuy nhiên,
trên thực tế ta không thể có đợc các đờng
vân một cách hoàn hảo
và nh vậy hiệu năng của các giải thuật trích chi tiết điểm phụ thuộc chủ yếu vào chất lợng của ảnh
vân tay thu đợc. Sơ đồ khối của giải thuật trích các chi tiết điểm.Phân loại
vân tayHệ thống xác thực ngời
dùng vân tay yêu cầu phải so sánh mẫu
vân tay cần
nhận dạng với một số lợng rất lớn các mẫu
vân tay đợc lu trong cơ sở dữ liệu. Để tăng tốc độ tìm kiếm
và giảm độ phức tạp tính toán, cần phải phân loại
vân tay. Việc đối sánh, kiểm tra sau đó chỉ cần đợc thực hiện
trên một tập con các
vân tay trong cơ sở dữ liệu. Phân loại
vân tay chính là phân các mẫu
vân tay vào trong một số kiểu đã đợc xác định trớc. Hiện nay, các hệ thống phân loại thờng sử
dụng 5 kiểu
vân tay là Whorl, Left Loop, Right Loop, Arch, Tented Arch. Đối sánh
vân tayĐây là giai đoạn quyết định xem hai mẫu
vân tay có hoàn
toàn giống nhau hay không
và đa ra kết quả
nhận dạng. Quá trình này yêu cầu một giải thuật cho phép xác định độ giống nhau giữa hai mẫu
vân tay (còn gọi là score). Nếu score vợt qua một ngỡng nào đó (ngỡng này đợc xác định đồng thời với quá trình xây
dựng cơ sở dữ liệu), thì đã có một match xảy ra giữa hai mẫu. Tơng
ứng với giải thuật trích chi tiết điểm là giải thuật đối sánh xâu cho hai mẫu
vân tay.Giải thuật đối sánh xâu là giải thuật dựa
trên việc dóng của hai tập chi tiết điểm của hai ảnh
vân tay cần đối sánh. Giải thuật này gồm có hai bớc chính: (i) bớc dóng (alignment)
và (ii) bớc đối sánh. Trong bớc dóng, một giả thuyết dóng đợc tạo ra
và tập chi tiết điểm vào (input)
và tập chi tiết điểm mẫu (template) sẽ đợc dóng theo giả thuyết đó. Bản chất của bớc dóng chính là ớc lợng sự dịch, sự quay, tỷ lệ
và biến
dạng phi tuyến của các ảnh
vân tay và do đó còn đợc gọi là bớc ớc lợng sự chuyển đổi (transformation). Trong bớc đối sánh, các chi tiết điểm vào
và các chi tiết điểm mẫu đầu tiên sẽ đợc chuyển đổi sang một
dạng biểu diễn xâu (string) trong hệ toạ độ cực (polar coordinate system)
và sau đó một giải thuật đối sánh xâu mềm dẻo sẽ đợc sử
dụng để xác định độ tơng tự (similarity) giữa hai biểu diễn xâu đó. Giả thuyết dóng tơng
ứng với giá trị độ tơng tự lớn nhất chính là giả thuyết dóng tối u. Những cặp chi tiết điểm tơng
ứng của hai tập chi tiết điểm đợc xác định từ sự dóng tối u đó.Nh vậy, những bớc chính của giải thuật nh sau:Học viện Công nghệ BCVTHội nghị Khoa học lần thứ 5o Với
mỗi cặp chi tiết điểm trong các tập chi tiết điểm P
và Q, tính các tham số của sự dịch, sự quay bằng cách sử
dụng các đoạn đờng
vân tơng
ứng với chi tiết điểm vào
và chi tiết điểm mẫu. Điều đó có nghĩa là sự quay, sự dịch đợc ớc lợng bằng việc so sánh các đoạn đờng
vân của cặp chi tiết điểm
đang xét. Các tập chi tiết điểm sau đó đợc dóng với nhau sử
dụng các tham số đợc ớc lợng ở trên.o Chuyển tập chi tiết điểm vào
và tập chi tiết điểm mẫu sang hệ toạ độ cực, khi đó cặp chi tiết điểm
đang xét đợc xem nh cặp chi tiết điểm tham chiếu cho các hệ toạ độ cực. Các tập chi tiết điểm sau đó đợc chuyển thành các xâu chi tiết điểm dựa vào thiết lập một thứ tự tăng tuyến tính của các góc bán kính. Góc bán kính là góc giữa đờng nối một chi tiết điểm với chi tiết điểm tham chiếu
và một trục toạ độ (ví dụ nh trục x):trong đó ri, ei, i là bán kính, góc bán kính
và hớng đợc chuẩn hoá của chi tiết điểm trong hệ toạ độ cực với gốc là chi tiết điểm tham chiếu.o So sánh những xâu kết quả Pp
và Qp với một giải thuật quy hoạch động (sẽ đợc mô tả trong các phần sau) để xác định điểm đối sánh (edit distance) giữa Pp
và Qp .o Tìm ra điểm đối sánh cực tiểu giữa Pp
và Qp . Từ điểm đối sánh cực tiểu đó, xác định sự tơng
ứng của các chi tiết điểm trong Pp
và Qp
và tính số các chi tiết điểm tơng
ứng đó, MPQ. Điểm đối sánh S cuối cùng giữa hai
vân tay đợc xác định nh sau:Đối sánh xâu của hai tập chi tiết điểm3.
Công nghệ nhận dạng vân tay và
vấn đề bảo mật các
ứng dụng WebHầu hết các hệ thống bảo mật
vân tay ngày nay đều sử
dụng kỹ thuật chi tiết điểm cho trích đặc điểm
và đối sánh
vân tay. Mô hình thông tin của hệ thống bảo mật các
ứng dụng Web (các Website)
ứng dụng công nghệ định danh
vân tay đợc trình bày sau đây hoàn
toàn có thể áp
dụng cho các
bài toán yêu cầu mức bảo mật cao
trên mạng nh các giao dịch ngân hàng, thị trờng chứng khoán ảo .Học viện Công nghệ BCVTLĩnh vực Công nghệ thông tinĐịnh danh
vân tay trong bảo mật các
ứng dụng Web.Hệ thống gồm 3 thành phần chính:- Web browser
trên máy workstation: Các thiết bị thu
nhận vân tay khác nhau (đợc gắn
trên máy workstation) cho phép chuyển thông tin sinh trắc
vân tay sang thông tin số. Thông tin này sẽ giúp định danh ngời
dùng để điều khiển truy nhập vào các
ứng dụng Web. Công nghệ ActiveX thờng đợc sử
dụng để tạo ra các đối tợng cho phép thu
nhận định danh của ngời sử dụng. Định danh ngời
dùng có thể là username, password hay
vân tay. Các đối tợng này có thể đợc triệu gọi từ Browser thông qua VBScript hay Javascript. Thông tin định danh
nhận đợc sẽ đợc gửi tới Web server để thực hiện xác thực ngời dùng. - Web server: Sử
dụng công nghệ COM để
nhận thông tin định danh từ browser
và truyền thông tin này tới Authenteon server để thực hiện định danh ngời dùng.- Authenteon server (server đối sánh
vân tay): Thực hiện các giải thuật
toán học cho đối sánh
vân tay và trả về kết quả chứng thực cho Web server. Quá trình điều khiển truy nhập các Website có thể tóm tắt nh sau:Khi Login tới một WebSite đợc bảo mật, một ngời sử
dụng đã
đăng ký sẽ mở một trang Web có chứa client Script. Script sẽ tạo ra một thể hiện của đối tợng ActiveX cho phép thu
nhận định danh ngời dùng. Định danh thu đợc sẽ đợc truyền tới Web Server sử
dụng một giao thức bảo mật nhằm tăng tính bảo mật cho thông tin định danh.
Trên Web Server, các chơng trình phía server cho phép
nhận định danh ngời
dùng từ phía client
và sau đó sử
dụng đối tợng COM để truyền định danh này tới Authenteon Server. Nếu ngời
dùng đợc chứng thực, các thông tin về quyền truy nhập của ngời
dùng sẽ đợc trả về cho đối tợng COM
trên Web Server. Các chơng trình phía server sẽ sử
dụng các kết quả chứa trong đối tơng COM để điều khiển truy nhập đến các site khác nhau của
ứng dụng. 4. Phần mềm bảo mật
vân tay CDIT WebFpPhần mềm bảo mật đợc xây
dựng có các tính năng sau:- Điều khiển truy nhập các
ứng dụng Web bằng công nghệ bảo mật
vân tayHọc viện Công nghệ BCVTHội nghị Khoa học lần thứ 5- Quản lý tập trung
hệ thống ngời dùng vân tay, hệ thống phân quyền truy nhập
trên giao diện Web, hỗ trợ nhiều ngời
dùng vân tay- Cung cấp thành phần ActiveX cho phép nhúng vào IE để điều khiển truy nhập các
ứng dụng Web, thành phần này đợc thiết kế theo mô hình automation server cho phép lấy mẫu
vân tay từ thiết bị thu
nhận ảnh
vân tay của một số hãng khác nhau- Hệ thống có tính mở cao, cho phép tích hợp với nhiều hệ thống khác mà không phụ thuộc vào nghiệp vụ của các hệ thống này nh BCSS, OMC, 119 . Một số chỉ tiêu kỹ thuật của phần mềm:- Thời gian
nhận dạng: 0.2s (< 200 ngời dùng) 1s 2s (< 5000 ngời dùng)- Độ chính xác
nhận dạng: FAR:10-7 FRR: 10-2- Cơ sở dữ liệu :Oracle 8i: Số lợng lu trữ
vân tay ngời
dùng rất lớnSơ đồ thiết kế cho thành phần thu
nhận mô hình
vân tay của hệ thống WebFpHọc viện Công nghệ BCVTSDKThiết bịnhận
dạng 1Thiết bịnhận
dạng 2Thiết bịnhận
dạng 3SDKSDKAutomation ServerMô hình
vân tayLĩnh vực Công nghệ thông tinGiao diện automation server cho
đăng ký ngời
dùng vân tay với hệ thống5. Kết luậnXuất phát từ yêu cầu ngày càng tăng trong bảo mật các
ứng dụng Web, nhóm thực hiện đề tài
nhận thấy cần phải xây
dựng phần mềm bảo mật theo các tiêu chí nêu ở trên.
Bài báo đã tóm tắt quá trình từ nghiên cứu công nghệ cho đến thiết kế xây
dựng phần mềm bảo mật
vân tay cho các
ứng dụng Web. Phần mềm đợc khuyến nghị áp
dụng cho các
ứng dụng Web yêu cầu mức bảo mật cao nh hệ thống tính cớc, hệ thống giao dịch ngân hàng . Phần mềm có thể đợc triển khai theo tất cả các module hay từng module độc lập (ví dụ nh module Automation Server cho phép thu
nhận mô hình
vân tay hay module FpMạtcher cho phép thực hiện giải thuật
toán học cho đối sánh
vân tay). Nhóm thực hiện đề tài sẽ tiếp tục hoàn thiện sản phẩm để áp
dụng trên nhiều
ứng dụng thực tế. TàI liệu tham khảo1. Đề tài , 'Ưng
dụng công nghệ
nhận dạng vân tay trong bảo mật mạng doanh nghiệp'', Trung tâm Công nghệ thông tin-Học viện công nghệ bu chính viễn thông.2. Biolink Technologies International Inc, 'WebSDK Developer s Guide 2.0'', 2001-2002. 3. Lin Hong, ''Automatic Personal Indentification Using Fingerprints'', departement of Computer Science, Michigan State University, 1998.4. Salil Prabhakar, ''Fingerprint Classification and Matching Using A FilterBank'' , departement of Computer Science & Engineering, Michigan State University, 2001.5. A. K. Jain, A. Ross, and S. Prabhakar, "Fingerprint Matching Using Minutiae and Texture Features", Proc. International Conference on Image Processing (ICIP), pp. 282-285, Greece, October 7-10, 2001.Học viện Công nghệ BCVT . 2. Vân tay và công nghệ nhận dạng vân tay tự động2.1.Vân tay và các đặc trng của ảnh vân tayVân tay là những đờng có dạng dòng chảy có trên ngón tay ngời.. vân tay thu đợc. Sơ đồ khối của giải thuật trích các chi tiết điểm.Phân loại vân tayHệ thống xác thực ngời dùng vân tay yêu cầu phải so sánh mẫu vân tay