L căđ lai b ov mu sinh t rc
B ng 3.1: So śnhăhaiăh ng tip c n
Bi n đ i m u sinh tr c H th ng mư h́a sinh tr c
Ý t ng - Th căhi năbi năđ iăm uăsinhătr că
đ ngăḱătr căkhiăl uăvƠoăc ăs ăd ă li u
- M uăsinhătr căđ căg năk tăv iă m tăkhóaăho căđ cădùngăđ ăsinhă khóa.
D li u
đ c l u - - M uăsinhătr căđưăbi năđ iKhóaă b́ă m tă ho că hƠmă bi nă đ iă (trongătr ngăh păćcăk ăthu tăthu că phépăbi năđ iăkh ăngh ch).
- D ăli uătr giúp công khai.
Phép so trùng
- Phépă soă śnhă t ngă t ă gi aă m uă sinhă tr că đ ngă ḱă bi nă đ iă vƠă m uă sinhătr căx́c th c bi năđ i.
- Soăśnhăch́nhăx́căgi aăćcăkhóaă sinhăraăt ăm u sinh tr c ho c khóa đ c ǵn k t m u sinh tr c trong qú trình x́c th c vƠđ ngăḱ.
Yêu c u - M uăbi năđ iăph iăkhóăho căkhôngă th ăbi năđ iăv ăd ngăbanăđ u.
- M uă bi nă đ iănên đ mă b oă t́nhă ch tăbi n thiên n i l p.ăCóăngh aălƠă n uăhaiăm uăsinhătr căg căcóăkho ngă ćchăg nănhauăthìăhaiăm uăsinhătr că bi nă đ iă c ngă cóă kho ngă ćchă g nă nhauă vƠă t ngă t ă v iă kho ngă ćchă xa.
- D ă li uă tr ă giúpă côngă khaiă khôngălƠmăl ăthôngătinăc aăm uă sinhătr căc ngănh ăkhóa.
36
u đi m - D ă dƠngă tri nă khaiă trênă ćcă h ă th ngă sinhă tr că h că hi nă cóă doă ch ă c năthêmăhƠm bi năđ i.
- Gi ăl iăb năch tăc aăsinhătr căh că lƠăsoăśnhăt ngăt .
- Cóă m că đ ă b oă m tă m uă sinhă tr căcaoăh nădoăkhôngăph iăl uăl iă d ăli uăsinhătr c.
Nh c đi m - M că đ ă b oă m tă ph ă thu că vƠoă khóaăb́ăm tă(trongătr ngăh păphép bi năđ iăkh ăngh ch)
- Cóăm căđ ăb oăm tăth păh năsoăv iă h ngăti păc năs ăd ngăh ăth ngămưă hóaăsinhătr c.
- Tri năkhaiăph căt pătrênăćcăh ă th ngăsinhătr căhi năcóăb iăvìănóă c nă xơyă d ngă nhi uăthƠnh ph n h nă nh ă thƠnh ph n sinh khóa/g năk tăkhóa,ăthƠnh ph n so trùng, thƠnh ph n t́iăt oăkhóa. T phân t́ch trên, có th th y r ng không m t ćch ti p c n b o v m u sinh tr căđ năl nƠo có th đ ng th i th a mưn c ba tiêu ch́ (có kh n ngăthayăth , b o m t, vƠ hi u qu ).ăDoăđó, nhi u nghiên c u g năđơyăcóxuăh ng t́ch h p ćcă uăđi m c aăhaiăh ng ti p c nătrênăđ ng th i lo i b điănh ng h n ch c a chúng.ăH ng ti p c n lai lƠ s k t h p c a hai hay nhi u k thu tăđ t o ra m tăl căđ b o v m u sinh tr c duy nh t.ăN mă 2018, s k t h p gi a k ăthu tărútătŕchăthƠnhăph năch́nhăanătoƠn vƠ m ng th n kinh nhân t o (Artifical Neural Network ậ ANN)ăđ căđ xu t trong nghiên c u [52]. ANN v i kh ăn ngăch uănhi uăcaoăkhôngăch ăc iăthi năvi cănh năd ngăb ngăćchăt ăh cănh ngăđ că tr ngăkh́cănhauămƠăcònăđ măb oăt́nhălinhăho tăvƠăkhôngăkh ănghch choănh ngăm uă sinhătr căđ căbi năđ i.ăBênăc nhăđó,ăvi căxơyăd ngăk ăthu tărútătŕchăthƠnhăph năch́nhă an toàn cóăth ăgi măt ăl ăt ăch iăsaiăm tăćchăđ́ngăk ănh ăvƠoăkh ăn ngs aăl iăcao.ăK ă thu tăc măm ăđ căk tăh păv iăhƠm bi năđ i tu năhoƠnăđ cătrìnhăbƠyătrong công trình [32], hay k t h p v i m t hƠm bi năđ i không kh ngh ch trong nghiên c u [53].ăH ă th ngămưăhóaăđ ngăhình đ cănhúng vƠo trong l căđ cam k t m trong h th ng xác th cămùăđ cătrìnhăbƠyătrong [26] .ăM tăph ngăph́păk tăh păkh́căc ngăđ cătrìnhăbƠyă trong [54]. Trong lu năán này, m tăph ngăph́p lai kh́c s đ c ́p d ng đ b o v m u sinh tr c trong h th ng x́c th c t xa s d ngăđ cătr ngăsinhătr c,ăđó ch́nh lƠ s k t h p gi a k ăthu tăcam k t m vƠk ăthu tăphép chi u tr c giao ng u nhiên.
L c đ lai b o v m u sinh tr c
có th t o ra m t hƠm bi năđ iăđ́p ng ćc yêu c u c a k thu t b o v m u sinh tr c nh ăhƠm bi năđ i nƠy v n duy trìđ c t́nhăđaăd ng c a b n ch t sinh tr căđ c s d ng, v n có th thay th đ c n u m uăl uătr b t n công,ăđ ng th i hƠm nƠy c ngăđ khó đ không th suyăng căđ c, cân b ng ćc yêu c u nƠy trong m t k thu t b o v m u
37
sinh tr c lƠ m t yêu c uăđ y th th́ch. M t s hƠm b t kh́ ngh chăđ c ́p d ng cho đ cătr ngăsinh tr căvơnătayăđ căđ xu t trong ćc nghiên c u [38, 39], m t s nghiên c cùng l nh v căđư đ xu t ćc hƠmăđ năgi năh n,ăd nhiên lƠ kh ngh ch, sauăđó c g ng th a mưn t́nh b t kh ngh ch b ng m t s t́c v thêm vƠoănh ăb l c trung đi m không tuy n t́nh [55, 56], ho c m t lo i t́ch ch p tròn [57, 58], ho c k t h p thêm v i m tăb căl ng s [39, 59, 60],…ăVi c thêm vƠo m t t́c v nh ăv y nh m th a mưn t́nh ch t b t kh đ o,ătuyănhiênănh ăv y s ph i đ́nhăđ i kh n ngăphơnăhóa c a m u sinh tr c lƠm nhăh ngăđ n hi u qu x́c th c c a h th ng. Ch́nh vìđi uăđó, m t s nghiên c u c g ng tìm ra m t hƠm b t kh ngh ch, th a mưn ćc t́nh ch tăđ ra.ă đ m b o t́nh b t kh ngh ch ćc hƠm nƠy ph i lƠm hƠm toƠn ́nh, v́ăd ănh hƠm tu n hoƠn lƠ m t hƠmănh ăv y. Trong qú trình hoƠn thi n công trình nghiên c u, tôi vƠ nhóm nghiên c u c ngăđưđ xu t m t k thu t b o v m u sinh tr c s d ng hƠm tu n hoƠn k t h p v i k ăthu tăc măm [61].
3.3.1 H̀m tu n hòn sine k t h p k thu t c m m
HƠm tu n hoƠnăđ c s d ng trong bƠi b́o lƠ hƠm sine, v i chu kì tu n hoƠn lƠ . Tr căkhiăđnh ngh a hƠm tu n hoƠn d ng sine nƠy, ta c n nh m t s ḱ hi u:
lƠ vectorăđ cătr ngăsinhătr căđ c rút tŕch t đ cătr ngăg c c a ng i dùng.
lƠvectorăđ cătr ngăsinhătr căđưđ c bi năđ i b i hƠm sine.
lƠ m t vector ng uănhiên,ătrongăđó gí tr đ c l a ch n ng u nhiênătrongăđo n (đ t ngăđ nhi u lo năthôngătin)
38
Hình 3.2: Ki n trúc t ng qút c a h th ng x́c th c s d ng hƠm tu n hoƠn k t h p v i k ăthu tăc măm .
Quá tr̀nh sinh d li u h tr P
V i m i gí tr , ta bi u di n nó b ng công th c sau: Doăđó:
39
Sauăđó, đ c b m vƠl uătr trongăc ăs d li uăđ ph c v cho qú trình x́c th c sau nƠy. đ căxemănh ăm t ph n c a d li u tr giúp đ ph c h iăđ cătr ngăsinhătr c ng i dùng.
Trongăgiaiăđo n x́c th c,ăđ cătr ngăsinhătr c đ c rút tŕch. Dù cùng m tăng i dùng vƠ không th gi ng nhau hoƠn toƠn, d năđ n đ c t́nh t c năđ c s a l i b ng m t quy trình s a l iă(nh ăReed-Solomon EEC). Trongăgiaiăđo n x́c th c, thƠnh ph n Period cheking (nh ăHình 3.2) có ch căn ngăki m tra gíătr ăćcăhƠmăb măH(P) vƠ H(P’)ăcó kh p hay không. N u có qú trình x́c th căđ c ti p t c, không thì vi c x́c th c th t b i.
Quá tr̀nh sinh vector đ c tr ng đ c bi n đ i Y
Vectorăđ cătr ngăg c s đ c bi năđ i thƠnhăvectorăđ cătr ngăthayăth b ng công th c:
�in Có th suy ra:
�in �in
Ta có�in vƠ .ăDoăđó, gí c a
D a vƠoăđ cătr ngăc a hƠm sine ta th y, c m i gí tr s t́nhăđ c duy nh t m t gí tr duy nh t. Tuy nhiên, v i m t gí tr choătr c thì s có nhi u gí tr t ngă
ng v i m i m t chu kì c a hƠm sine. Hay nói ćch kh́c,ăđơyălƠ m t hƠm cóđ c t́nh khôngăđ nắnh. c t́nh nƠy khi n cho vi căsuyăng c g p khó kh n.ăDoăđó,ăđ th a mưn yêu c u b t kh ngh ch cho m t hƠm bi năđ i m u sinh tr c, ta có th ch n b t kì hƠm tu n hoƠn nƠo cóđ c t́nhăt ngăt .
HƠm bi năđ i d ng sine có th đ c bi u di n m t ćchăđ năgi n thông qua Hình 3.3 vƠ Hình 3.4. Chú́ r ng gí tr có th âm ho căd ng.
Trongăh ng ti p c n nƠy, hƠm bi năđ iăđ c k t h p cùng v i k thu t c măm đ t ngă t́nh b o m t.ăTheoănh ăHình 3.2, d li u sinh tr c g căXăsauăkhiăđ c bi năđ i qua hƠm
40
sine thƠnh Y, s đ c ti p t căđ aăvƠo l căđ ăc măm . L căđ ănƠy s chuy n d ng d li u có th t (vector Y) thƠnh d ng d li u không th t (t p ćcăđi m trong c mă m ). Ch́nhăđi uăđó, ngay c trongătr ng h p l căđ ăc măm b t n công, thì k t n công c ng khó có th bi tăđ c th t c a ćcăđi m th căđ suy ra vector Y.
Hình 3.3: HƠm bi năđ i d ng sine v i .
41
Quá tr̀nh m̃ hoá trong l c đ c m m
Khóa K có chi u dƠiă160ăbităđ c sinh ng u nhiên. Khóa nƠyăđ c s d ng cho vi c t o đaăth cătrongăl căđ c m m . Trong nghiên c u nƠy, chúng tôi s d ngăđaăth c b c 9 đ c bi u di nănh ăbên,ă + +…+ + . Gí tr c a m i h s đ c t o ra b ng ćch t́ch 160 bits c a khóa K thƠnh 10 ph n, m i ph nă16ăbits,ăt ngă ng v i 10 h s theo th t t đ n .
t o ra t păđi m th c c n đ c b o v trongăl căđ c măm ,ăđaăth c đ c s d ngăđ t́nhătungăđ cho ćc gí tr hoƠnhăđ đ c l y t ćcăđi măđ c bi năđ i t qú trình bi năđ i hƠmăsineăđ c trình bƠy trên.ăDoăđó, t păđi m th c g m ćc c p s ,ătrongăđó M lƠ s chi u c aăvectorăđ cătr ngăsinhătr căđ c rút tŕch.
Ti p theo, t păđi m gi c năđ c t o ,ătrongăđó lƠ s đi m gi đ c sinh ra vƠ . Ćcăđi m gi đ c sinh ng u nhiênănh ngăph i th a mưn yêu c u sau.
Công trình nghiên c u c a nhóm [62] ch ra gi i ph́păsinhăđi m gi cho l căđ ăc mă m ănh m t i thi u ćc t n công có th có vƠo k thu t nƠy.
T p m V s bao g m ćcăđi m thu c 2 t p G vƠ C
Quá trình gi i m̃ trong l c đ c m m
Qúătrìnhăgi iămưătrongăl căđ ăc măm đ c bi u di n Hình 3.5. Qú trình nƠy l y ́t ng t vi c n iăsuyăđaăth c c a Lagrange. Gi s r ng vectorăđ cătr ngăđư bi năđ i c a m tăng i dùng lƠ . V i m i gí tr , ta tìmăđ c m t gí tr hoƠnhăđ c a m t trong ćcăđi m trong t p m V sao cho th a mưnăđi u ki n sau:
42
Trongăđó lƠng ngăđ căđ nh s n tùy theo m i h th ng, vƠ
.
Hình 3.5: Qú trình gi i mưtrongăl căđ ăc măm .
K t qu c a qú trình nƠy lƠ t p ćcăđi m ,ătrongăđó lƠ hoƠnhăđ c a ćc đi m th aăđi u ki n. Nh ngăđi m nƠy s đ c s d ngăđ th c hi n n i suy Lagrange nh m t́i t o l i ćc h s trongăđaăth căLagrange.ă gi m m c sai s trong qú trình n i suy nƠy, ćcăđi m tìmăđ c s đ c s p x p theo th t sai s v iăđi măthuăđ c t nh đ n l n. Theo ĺ thuy t ta ch c nă10ăđi măđ có th t́i t oăđaăth c Lagrange b c 9 [63]. Th c t , ra ch năIăđi măđ u tiên ( ) trong t păđi m d tuy nă(đơyăđ c xem lƠ ćcăđi m có x́c xu t cao nh t lƠđi m th c),ăsauăđó t o ra ćc t h pă10ăđi m t Iăđi măđ c l a ch n, s l ng t h p cóđ c lƠ . V i m i t h p, ta th c hi n n i suyăđ tìmăraăđ c m tăđaăth c. T ćc h s trongăđaăth c tìmăđ c,ătaăsuyăđ c khóa K’.ăCông vi c ti p theo lƠ so śnh ćc khóa K’ătìmăđ c v i khóaăKăl uătr trongăc ăs d li u d i d ng đưăđ căb m. N u có m t k t qu trùng thìng i dùngăđ c x́c th c, ng i l i thì qú trình x́c th c th t b i.
Công trình đư trình bƠy m t lo i hƠm b t kh ngh ch có th đ c s d ng trong ćcăl c đ b o v m u sinh tr c. HƠm tu n hoƠn d ng nƠy khi k t h p v i l căđ ăc măm đư t oăraăl căđ b o v m u sinh tr c có th ́p d ng cho ćc lo i m u sinh tr c có d ng vector.ă ng th i ćc yêu c u v t́nh b o m tăđ uăđ căđ́p ng. Tuy nhiên, t́nh phân
43
hóaă(đ c trình bƠy m c 3.1)ăđ c b o toƠn sau qú trình bi năđ iăhayăkhôngăch aă đ c ch ngăminhăhayăđ c p t i. Sau qú trình bi năđ i, th m nh n i t i c aăđ cătr ngă sinh tr c có th không cònăđ c duy trì, khi n ćc bi n th cùng trong m t l p hay gi a ćc bi n th kh́c l p v iănhauăkhôngăđ căđ m b o.ă ó có th lƠ nguyên nhân d năđ n t l l i ch aănh ămongămu n. Ch́nh t nguyênănhơnăđó, phép bi năđ i s d ng ma tr n tr c giao nh năđ c s quan tâm nhi uăh n.
3.3.2 Ph́p chi u tr c giao ng u nhiên k t h p cam k t m
Hình 3.6: Mô hình k t h p phép chi u tr c giao ng u nhiên vƠ cam k t m . Ph́p chi u tr c giao ng u nhiên
Phépăchi u tr c giao ng uănhiên (RP)ălƠăph ngăph́păs ăd ngămaătr nătr căgiaoăđ ắnhă x ăm tăđi măsangăm tămi năkhôngăgianăm iămƠăv năb oătoƠnăđ căkho ngăćchăđi m. Banăđ u,ăRPăđ căđ xu tănh ăm tăl căđ b o v m u sinh tr c riêng l [64], vƠđ c x p vƠoăh ng ti p c n bi năđ iăkh ăngh ch. Tuy nhiên, m t s nghiên c u ph́t tri n k thu t nƠyăđ t o ra ćc m u sinh tr c có t́nh kh ăđ i cho vân tay ho c khuôn m t [65], vƠ thêm vƠoăb căl ng s đ chuy n k thu t nƠy thƠnh b t kh ngh ch. Ma tr n tr c giao đôiăkhi đ căxemănh ăm t hƠm bi năđ i F, v i t́nh ch t tr c giao nóđ m b o t́nh phân hóa c a m u sinh tr c v năđ c b o t n trên mi n bi năđ i (minh h a Hình 3.7). RPăđôiăkhiăc ngăđ c s d ngănh ăm tăb căđ sinh ra khóa sinh tr c t d li u sinh tr c nh măđ m b o t́nh kh đ i, nh đó ćc khóa có th thayăđ iănh ăm t kh u trong qú trình x́c th c.
44
Hình 3.7: Qú trình bi năđ i m u sinh tr cănênăđ m b o kh n ngănh n di n. ́t ngăc ăb n c a RP lƠ sinh ra m vector tr c giao, mƠ nh ng vector nƠy có cùng s chi u v iăđ cătr ngăsinhătr c g c (ḱchăth c lƠ n). sinh ra m vector tr c giao, ban đ u m vector ng u nhiên s đ c t oăra,ăsauăđó m t qú trình tr c giao hóa ćc vector nƠyăđ c ́p d ngăđ chuy n ćc vector ng u nhiên nƠy thƠnh ćc vector tr c giao. Qú trình tr c giao hóa ph bi n lƠ Gram-Schmidt. Trên th c t , k t qu c a gi i thu t Gram- Schmidt lƠ t p ćc vector tr c giao khi vƠ ch khi ćcăvectorăđ c nh p vƠo lƠ đ c l p tuy n t́nh. Khi ḱchăth c c a ćc vector ng u nhiên nƠy l n, vi c ćc vector nƠyăđ c l p tuy n t́nhăkhôngăđ căđ m b o.
Quyătrìnhăth căhi n :
• T oăm vectorăng uănhiênăthu căkhôngăgian (n lƠăs ăchi uăc aăvectorăđ cătr ngă sinhătr c) t m t s y u t doăng i dùng l a ch n.
• Áp d ng qú trình tr c giao hóa trên t p vector ng u nhiên trên đ t o ma tr n tr c giao .
• Bi năđ iăvectorăđ cătr ngăsinhătr c X thƠnhăm tăvectorăđ cătr ngăsinhătr căbi nă đ i Y s ăd ngămaătr n tr c giao A : .
45
❖ Quy trình Gram-Schmidt
Quy trình Gram-Schmidt giúp tr c giao hóa m t t p vector h u h n,ăđ c l p tuy n t́nh , cho ra k t qu lƠ t p vector tr c giao
Taăđnh ngh a phép chi u
Trongăđó, lƠ t́chăvôăh ng c a hai vector u vƠ v. Quy trình Gram-Schmidtăđ c th c hi nănh ăsau:ă
, vector đ năv , vectorăđ năv , vectorăđ năv , vectorăđ năv … , vectorăđ năv
Tuy nhiên ta có th nh n th y r ng t o t p ćc vector tr c giao b ngăph ngăph́pănƠyă yêu c u m t s l ng l năt́nhătón,ăđ ng th i khó trong vi c tìm t p các vector
do các vectorănƠyăc năđ căl pătuy năt́nh.
ăkh căph cănh căđi mătrên,ăAl-Assamăđưăđ ăxu tăph ngăph́păs ăd ngăt́nhăch tă c aăćcăhƠmăl ngăgícănh măgi măđ ăph căt păt́nhătónătrongăvi căt oăraămaătr năAă [59].
❖ Quy tr̀nh Hisham Al-Assam
Tr cătiênătaăxétămaătr năcóăḱchăth că2ăxă2ănh ăsau: ��� �in
46
Cóăth ănh năth yăr ngămaătr nănƠyăluônătr căgiaoăv iăm i gí tr .ăD a vào tính ch t này ta có th t o ra m t ma tr n ] t ănh ngămaătr nă ] ătrên.ăAl-Assam đ ăxu tăphépăxơyăd ngămaătr nătr căgiaoăng uănhiênănh ăsau:
T ăm tăt pănăćcăgíătr ăng uănhiênă lƠăćcăs ăth căn mătrongă[0...2 ]ăđ c sinh ra ng u nhiên t nh ng y u t t ng i dùngănh ăkhóa ho c token. M i ta t o ra ma tr n nh ătrên.ăT ćc ma tr n tr c giao , ta t o ra m t ma tr n tr c giao A ] đ ngăchéoălƠăćcămaătr nă ] đ cămôăt ă ătrong tƠi li u [59], ćc v tŕ còn l i trong ma tr n A có gí tr lƠ 0.