Đặc trưng tổ ng thể là các đại lượng trích chọn từ ảnh vân tay, có tính chất đại diện cho cấu trúc tổng thể của đường vân trong vân tay. Có nhiều loại đặc trưng tổng thể khác nhau, trong đó có thể kể tới đặc trưng hướng ( orientation field), các điểm đơn ( singular point), các đường chuẩn ( type line) hoặc số các đường vân ( ridge count), khoảng cách trung bình giữa các đường vân ( ridge space) …
Các loại đặc trưng đó khác nhau về hình thức, có loại đặc trưng chỉ là một điểm, có loại là đường thẳng… khác nhau về cách trích chọn : có loại được trích chọn bằng kỹ thuật tìm kiếm, có loại xác định qua các bộ lọc… ; khác nhau về bản chất : có loại là đặc trưng hướng cấu trúc, có loại là đặc trưng hướng thống kê… tuy vậy, chúng có đặc điểm chung là :
- Biểu diễn tính chất chung của ảnh vân tay
- Chúng có tính tổng quát. Điều đó có nghĩa là, các đặc trưng tổng thể giống nhau không đại diện cho một vân tay duy nhất mà đại diện cho một lớp vân tay. Do đó, các đặc trưng này là đầu vào lý tưởng để tiến hành phân lớp ảnh vân tay
Hình 2.3 : Số đếm các đường vân - Đặc trưng hướng
Ảnh vân tay là một loại ảnh đặc biệt, chúng là các ảnh đường nét và có cấu trúc hướng. Do đó, đặc trưng hướng là một loại đặc trưng tiêu biểu của ảnh vân tay. Thông thường, với một ảnh vân tay có kích thước M x N, đặc trưng hướng được định nghĩa là
ma trận kích thước M x N /w2, trong đó w là kích thước của khối sử dụng để ước lượng hướng. Có thể nói ma trận hướng là hình ảnh biểu diễn mức thô của cấu trúc các đường vân. Khi hướng được trích chọn tốt, ta có thể nhận ra khá rõ nét hình dáng của các đường vân chứa trong ảnh vân tay. Từ đặc trưng này ta có thể phát hiện ra cấu trúc tổng thể của đường vân và nhiều đặc trưng khác. Đối với hệ thống nhận dạng vân tay sử dụng các ký thuật học máy, đặc trưng hướng có thể được sử dụng trực tiếp làm đặc trưng nhận dạng.
- Các điểm đơn
Các điểm đơn là các đặc trưng toàn thể dạng điểm trong ảnh vân tay. Mỗi vân tay có từ 1 tới 4 điểm đơn gồm 2 loại khác nhau : các điểm tâm (core) và các điểm tam giác (delta). Số lượng và vị trí tương quan của các điểm đơn so với nhau thay đổi theo lớp của vân tay. Do vậy các điểm đơn có khả năng đại diện cho cấu hình tổng thể các đường vân.
Các điểm đơn được sử dụng nhiều trong các thuật toán trích chọn các đặc trưng thống kê đối với hệ nhận dạng vân tay phi cấu trúc. Mặt khác, nó là một trong những yếu tố chính để phân loại vân tay. Do vậy, việc trích chọn đúng và đủ các điểm đơn là một yêu cầu quan trọng.
2.2.3.2 Đặc trưng cục bộ
Các đặc trưng cục bộ còn được gọi là các điểm minutia. Các điểm minutia là các điểm bất thường trong cấu trúc đường vân, ví dụ như : điểm kết thúc, điểm rẽ nhánh của đường vân, điểm gặp nhau của hai đường vân…
Sau đây là một số loại điểm đặc trưng :
- Điểm kết thúc đường vân : Xuất hiện khi đường vân kết thúc một cách đột ngột
- Điểm rẽ nhánh của các đường vân: Là điểm mà tại đó đường vân rẽ ra làm 2 nhánh
- Những chấm nhỏ : Là những điểm đen gộp lại thành một dấu chấm ( chẳng hạn do mực rơi khi lăn tay)
- Đoạn đường vân ngắn : Một đoạn đường vân ngắn nhưng không phải là quá ngắn để có thể coi là một điểm
- Đường lòng hồ : Một đường vân rẽ ra làm hai nhánh sau đó khép lại tạo thành một vòng kín
- Nhánh nhỏ : Đường vân chẽ ra một mẩu ngắn
- Đoạn cắt ngang : Do một vết nối 2 đường vân lân cận nhau
Các loại điểm đặc trưng như đã nói ở trên đều có thể quy về hai loại là điểm kết thúc đường vân và điểm rẽ nhánh. Ví dụ, một đoạn đường vân ngắn thì có thể coi là gồm 2 điểm kết thúc đường vân, một đường lòng hồ có thể coi là 2 điểm rẽ nhánh. Và trong thực tế, các hệ thống nhận dạng vân tay hầu như cũng chỉ quan tâm đến hai loại điểm đặc trưng là điểm kết thúc và điểm rẽ nhánh của đường vân.
2.3 Kết hợp sinh trắc học với mật mã
Thông thường trong thực tế, hệ mật mã khóa đối xứng được sử dụng để bảo mật dữ liệu, còn hệ mật mã khóa công khai được sử dụng cho chữ ký số và thay đổi khóa bí mật giữa những người sử dụng. Tuy nhiên, bất kể hệ mật nào thì mức bảo mật cũng phụ thuộc vào các khóa mã tương ứng. Do độ dài khóa lớn nên người dùng rất khó nhớ và nhập lại mỗi khi được yêu cầu. Thay vào đó người ta sử dụng một mã dễ nhớ để mã hóa khóa mã, khóa này sau đó có thể được lưu trữ trên ổ cứng máy tính, khi cần sử dụng khóa người sử dụng chỉ cần nhập vào mã dễ nhớ để giải khóa mã.
Tuy nhiên, trong thực tế nhiều người có xu hướng sử dụng các từ đơn giản, dễ nhớ hoặc các dữ liệu cá nhân hoặc ghi lại mật mã ra giấy để tránh quên mật mã. Điều này làm tăng nguy cơ rủi ro về bảo mật. Ngoài ra, vì không có sự liên kết trực tiếp giữa mật mã và người dùng nên hệ thống không thể phân biệt người dùng hợp lệ với kẻ tấn công đoạt được mật mã.
Do vậy, sinh trắc học được xem như là một sự lựa chọn để bảo mật khóa mã. Xác thực sinh trắc học đưa ra một cơ chế mới bằng cách sử dụng một đặc trưng sinh trắc học để bảo mật khóa mã. Việc nhập mật mã để truy nhập khóa mã được thay bằng quá trình xác thực sinh trắc. Khi người dùng muốn truy nhập khóa mã thì họ sẽ được yêu cầu một mẫu sinh trắc( trong khóa luận này chúng ta sử dụng dấu vân tay là đặc trưng sinh trắc học), mẫu sinh trắc này cùng với các thông tin định danh người dùng sẽ được gửi đến nơi có lưu trữ mẫu sinh trắc. Nếu mẫu xác thực này tương đương với mẫu có trong cơ sở dữ liệu lưu trữ thì hệ thống sẽ cho phép truy nhập khóa mã từ nơi lưu trữ an toàn và có thể dùng để mã hóa hoặc giải mã dữ liệu yêu cầu. Do đó xác thực sinh trắc học có thể thay thế cho việc sử dụng mật mã để bảo vệ mật khóa. Việc làm này có hai ưu điểm: thứ nhất là người dùng không phải nhớ mật mã và xác nhận bảo mật; thứ hai là chỉ có người sử dụng hợp lệ mới có thể dùng được khóa.
Hệ thống mật mã sinh trắc gồm hai quá trình : mã hóa và giải mã. Quá trình mã hóa bắt đầu bằng việc nhập bản rõ và sử dụng đặc trưng sinh trắc làm khóa mã. Quá trình này kết thúc khi cho ra văn bản đã được mã hóa. Quá trình giải mã được thực hiện ngược lại, đầu vào là đặc trưng sinh trắc và đầu ra là bản rõ. Tuy nhiên, quá trình này phải chịu trách nhiệm tính toán một lượng hữu hạn các hoán vị của khóa mẫu với hi vọng là một trong những hoán vị đó có thể phù hợp với khóa gốc.
Có nhiều phương pháp có thể triển khai để bảo mật khóa với mẫu sinh trắc:
- Phương pháp thứ nhất : ảnh sinh trắc được lấy và mẫu tương ứng được gửi tới một cơ sở bảo mật cho việc so sánh mấu. Khóa mã được lưu trữ ở nơi an toàn, khi cần truy xuất khóa người dùng sẽ được yêu cầu cung cấp mẫu sinh trắc của mình để so sánh với mẫu đã đăng ký trước đó. Nếu quá trình đối sánh thành công thì khóa sẽ được truy xuất từ kho an toàn. Điều này cung cấp một cơ chế thuận tiện cho người dùng khi họ không nhớ mật mã. Đối với phương pháp
này, đường truyền dữ liệu cũng phải được bảo mật để tránh tấn công lấy cắp dữ liệu. Tuy nhiên, đối với việc sử dụng máy tính cá nhân, các khóa thường được lưu trong ổ cứng hoặc các thiết bị lưu trữ và như vậy là không bảo mật. -
-
Phương pháp thứ hai: ẩn khóa mã vào trong chính các mẫu được lấy thông qua giải thuật thay thế tin cậy. Khi sử dụng khóa người dùng cung cấp mẫu sinh trắc của mình. Hệ thống sẽ thực hiện đối sánh mẫu để xác thực người dùng. Nếu quá trình đối sánh thành công, giải thuật thay thế tin cậy sẽ lấy ra các bit khóa từ các vị trí thích hợp và đưa khóa vào trong hệ thống. Tuy nhiên, như vậy cũng có nghĩa là khóa mã sẽ được khôi phục từ cùng một vị trí trong một mẫu mỗi lần người dùng khác nhau được xác thực bởi hệ thống. Do đó, nếu một người tấn công tìm được vị trí bit và xác định được khóa thì cũng có thể khôi phục lại khóa nhúng từ bất kỳ mẫu của người dùng. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Phương pháp thứ ba : sử dụng trực tiếp dữ liệu gốc từ một ảnh sinh trắc học. Các mẫu sinh trắc được sử dụng trực tiếp như khóa mã, nghĩa là mẫu sinh trắc của người dùng chính là khóa mã. Tuy nhiên có hai vấn đề lớn trong phương pháp này. Thứ nhất, kết quả của sự thay đổi trong hình ảnh sinh trắc do các yếu tố môi trường và sinh lý, các mẫu sinh trắc không đủ chắc chắn để sử dụng như một khóa mã. Thứ hai, khi khóa mã bị phá, sau khi sử dụng sinh trắc sẽ mất tính cố định. Trong nhiều hệ thống, việc cập nhật khóa mã theo chu kỳ thường được yêu cầu, tuy nhiên việc làm này thực sự khó khăn
Cả ba phương pháp trên đều có những nhược điểm lớn, để khắc phục nhược điểm của các phương pháp này Mytect Technology Inc ở Toronto Canada đã phát triển một kỹ thuật mới cho việc bảo mật khóa bằng cách sử dụng sinh trắc học. Giải pháp này không thực hiện độc lập hai giai đoạn xác thực người dùng và truy xuất khóa. Thay vào đó, khóa được liên kết với sinh trắc tại mức cơ bản trong khi lấy mẫu và sau đó được khôi phục bằng cách sử dụng sinh trắc trong thời gian xác thực. Hơn nữa, khóa hoàn toàn phụ thuộc vào dữ liệu sinh trắc, điều này có nghĩa là việc sử dụng sinh trắc không mất tính cố định khi khóa đã từng bị phá và khóa có thể dễ dàng sửa đổi và cập nhật. Trong suốt thời gian lấy mẫu, quá trình mã hóa sinh trắc kết hợp hình ảnh sinh trắc với một khóa số để tạo ra một khóa bảo mật cho dữ liệu được gọi là BioScrypt. Khóa số có thể được sử dụng như một khóa giải mã. Trong thời gian xác thực, thuật toán mã hóa sinh trắc lấy khóa mã bằng cách kết hợp hình ảnh sinh trắc với Bioscrypt. Do đó, mã hóa sinh trắc không đơn giản là cung cấp câu trả lời có/không trong quá trình xác thực người dùng để thuận tiện cho việc truy xuất khóa, mà thay vào đó khóa chỉ được lấy ra bằng cách kết hợp hình ảnh sinh trắc với Bioscrypt.
Trong khóa luận này, chúng ta sẽ sử dụng phương pháp của Mytect Technology Inc để bảo mật khóa và sử dụng khóa để mã hóa dữ liệu.
2.4 Kết luận
Trong chương này, chúng ta đã tìm hiểu về đặc trưng của vân tay. Dấu vân tay có rất nhiều đặc trưng khác nhau, và hai dấu vân tay chỉ có thể trùng lặp được ở một số đặc trưng. Do đó, sự trùng lặp dấu vân tay gần như là không xảy ra. Thêm vào đó là dấu vân tay không thay đổi trong suốt cuộc đời của con người. Dựa vào hai đặc điểm này của dấu vân tay ta có thể sử dụng dấu vân tay vào mục đích bảo mật. Nội dung của chương cũng đã đề cập tới các phương pháp có thể triển khai để bảo mật khóa với mẫu sinh trắc, đồng thời đã đề xuất sử dụng phương pháp của Mytect Technology Inc để xây dựng ứng dụng.
CHƯƠNG 3. THUẬT TOÁN MÃ HÓA SINH TRẮC 3.1 Xử lý ảnh nhận dạng
Giải thuật mã hóa sinh trắc học xử lý toàn bộ hình ảnh của vân tay. Cơ chế của sự tương quan được sử dụng làm nền tảng của giải thuật. Các phần tiếp theo sẽ đưa ra cách nhìn tổng quan về sự tương quan này khi nó liên quan tới mã hóa sinh trắc học.
3.2 Sự tương quan
Một ma trận ảnh hai chiều đầu vào được ký hiệu bởi đa thức f(x) và phép biến đổi Fourier tương ứng của nó ký hiệu là F(u). Ở đây x biểu hiện miền không gian và u biểu hiện cho miền tần suất không gian. Các giá trị của F như một mảng trong miền biến đổi Fourier. Chú ý : mặc dù những mảng xác định ở đây là mảng hai chiều nhưng lại chỉ có một tham số
f0(x) biểu thị một ảnh vân tay đầu vào trong quá trình đăng ký, f1(x) biểu thị ảnh vân tay thu được của quá trình xác thực. Một hàm lọc H(u) bắt nguồn từ một ảnh f0(x)
c(x) là tương quan giữa các đầu vào f0(x) trong quá trình đăng ký và f1(x) trong quá trình xác thực, được xác định bởi công thức:
c(x) = ∞ −∞
1 ( x + v)dv
ở đây * biểu diễn cho giá trị phức liên hợp.
Trong hệ thống tương quan, thông tin đầu ra của hệ thống được tính bằng cách biến đổi Fourier ngược (FT-1) của tích của F1(u) và F0*(u). Khi đó,
c(x) = FT-1 {F1(u) F0*(u)} (3.1)
ở đây F0*(u) là biểu diễn đại diện của hàm lọc H(u) bắt nguồn từ f0(x)
Đối với các hệ thống sinh trắc học dựa vào sự tương quan, mẫu sinh trắc dùng cho việc nhận dạng hay xác thực là hàm lọc H(u).
Trong quá trình tương quan thì hàm lọc H(u) được thiết kế để tạo ra một tương quan đỉnh đặc biệt tại hệ thống thông tin đầu ra. Một đỉnh tương quan như vậy dễ dàng có thể xác định trong một hệ thống tương quan và vị trí của nó có thể được dùng để nhận biết một đối tượng nào đó. Trong phần tiếp theo chúng ta sẽ thấy được sự tương quan được sử dụng làm cơ sở cho thuật toán mã hóa sinh trắc học.
37 ∫ f (v) f
3.3 Những yêu cầu của hệ thống
Mục tiêu của giải thuật mã hóa sinh trắc là cung cấp một cơ chế cho sự liên kết và sự phục hồi chìa khóa số sử dụng sinh trắc ( trong khóa luận này chúng ta sẽ sử dụng dấu vân tay). Khóa số này còn có thể được sử dụng như là khóa giải – mã hóa. Hệ thống các yêu cầu quan trọng được ứng dụng và hệ thống phục hồi khóa sử dụng dấu vân tay bị biến dạng, sai lệch mà hệ thống vẫn phân biệt và bảo mật được.
- Hệ thống có điều tiết phù hợp với những sự biến dạng hàng ngày của hình ảnh dấu vân tay. Những biến dạng này là do những thay đổi của vị trí, góc quay cũng như do các tác động của môi trường như nhiệt độ, độ ẩm của môi trường và cũng có thể là do các tác động khác. Một hệ thống khôi phục khóa phải có khả năng lấy được đúng khóa như trước do dấu vân tay bị biến dạng của người sử dụng hợp lệ.
- Hệ thống có khả năng phân biệt nhận dạng giữa người dùng hợp lệ và không hợp lệ. - Hệ thống phải đảm bảo rằng ngay cả chìa khóa số cũng như dấu vân tay của người sử dụng hợp lệ cũng không thể được trích rút một các tự động từ bất kỳ thông tin đã được lưu trữ nào.
Để thỏa mãn ba yêu cầu này đồng thời, sự tương quan được sử dụng như là một cơ chế liên kết và phục hồi khóa. Như đã trình bày ở trên, sự tương quan thường được sử dụng để cung cấp một giá trị vô hướng cho biết mức độ giống nhau giữa một tấm ảnh f1(x) và một ảnh f0(x) – được đại diện bằng bộ lọc H(u). Trên thực tế, sự mã hóa sinh trắc thường được mã hóa với chuỗi bít đầu ra là 256 bít để sử dụng như là mật mã cổ điển.