Bảo mật mạng biometric for network security

  • Số trang: 47 |
  • Loại file: PDF |
  • Lượt xem: 17 |
  • Lượt tải: 0
nganguyen

Đã đăng 34173 tài liệu

Mô tả:

Biometric for Network Security HỌC VIỆN CÔNG NGHỆ BƯU CHÍNH VIỆN THÔNG TP.HCM LỚP D05THA1 Đề tài hết môn: Bảo mật mạng BIOMETRIC SECURITY Giáo viên hướng dẫn: Lê Phúc Nhóm thực hiện: Cao Hoàng Minh Trương Công Thắng 04-2009 Học viện Công nghệ BCVT TP. HCM | Cao Hoàng Minh – Trương Công Thắng 1 Biometric for Network Security BIOMETRICS FOR NETWORK SECURITY (SINH TRẮC HỌC VỚI BẢO MẬT MẠNG) MỤC LỤC A. GIỚI THIỆU VÀ NỀN TẢNG I. GIỚI THIỆU 1. Sinh trắc học là gì? 2. Enrollment (sự đăng kí), Template(mẫu), Algorithm(Thuật toán), Verification (Sự xác minh). 3. FAR, FRR và FTE: II. CÔNG NGHỆ CHỨNG THỰC 1. Những điều bạn biết 2. Những thứ bạn có 3. Những thứ trên người bạn. III. BẢO VỆ SỰ RIÊNG TƯ VỚI SINH TRẮC HỌC VÀ CÁC CHÍNH SÁCH. 1. Quyền riêng tư của ông chủ. 2. Quyền riêng tư của nhân viên. B. CÁC CÔNG NGHỆ SINH TRẮC HỌC. I. TÁC ĐỘNG ẢNH HƯỞNG CỦA NGƯỜI SỬ DỤNG ĐẾN CÔNG NGHỆ SINH TRẮC HỌC 1. Passive Biometrics 2. Active Biometrics 3. Những yếu tố nào tạo nên phương pháp nhận dạng sinh trắc học hiệu quả trong công tác bảo mật mạng? II. CÔNG NGHỆ NHẬN DIỆN VÂN TAY 1. Mô tả chung về vân tay 2. Hình ảnh vân tay được lưu trữ như thế nào 3. Các thuật toán được dùng để diễn giải 4. Bảo mật vân tay có thể bị giả mạo như thế nào III. CÔNG NGHỆ NHẬN DIỆN KHUÔN MẶT 1. Mô tả chung về nhận diện khuôn mặt 2. Khuôn mặt được tạo ảnh như thế nào 3. Các loại thuật toán được dùng để thể hiện khuôn mặt 4. Nhận diện khuôn mặt có thể bị giả mạo như thế nào IV. KĨ THUẬT SINH TRẮC HỌC GIỌNG NÓI. 1. Mô tả chung về sinh trắc học giọng nói 2. Giọng nói được thu lại như thế nào? 3. Các thuật toán dùng để phiên dịch giọng nói 4. Sinh trắc học giọng nói bị đánh lừa như thế nào? V. CÔNG NGHỆ SINH TRẮC HỌC TRÒNG MẮT 1. Mô tả về Sinh trắc học mống mắt Học viện Công nghệ BCVT TP. HCM | Cao Hoàng Minh – Trương Công Thắng 2 Biometric for Network Security 2. Thu lấy mống mắt như thế nào? 3. Thuật toán mống mắt. C. ÁP DỤNG SINH TRẮC HỌC VỚI BẢO MẬT MẠNG. I. YÊU CẦU SINH TRẮC HỌC CHO BẢO MẬT MẠNG 1. Sinh trắc học vân tay 2. Sinh trắc học khuôn mặt 3. Sinh trắc học giọng nói 4. Sinh trắc học mống mắt 5. Sự lựa chọn của một sinh trắc học cho truy cập mạng II. THỐNG KÊ ĐO LƯỜNG CỦA SINH TRẮC HỌC 1. FAR (false accept rate) 2. FRR (false reject rate) 3. FTE (false to enroll) 4. EER (Equal Error Rate) D. TƯƠNG LAI CỦA SINH TRẮC HỌC. Học viện Công nghệ BCVT TP. HCM | Cao Hoàng Minh – Trương Công Thắng 3 Biometric for Network Security A. GIỚI THIỆU VÀ NỀN TẢNG I. GIỚI THIỆU Ngày nay, mỗi người đều có rất nhiều password và số PIN phải nhớ. Bình thường thì độ dài của password hoặc số PIN là 5 đến 8, với một số người thì là 12 đến 15. Thật là khó đê nhớ hết những con số đó. Bạn hãy nghĩ bạn có ngón tay, mắt, giọng nói, và khuôn mặt, bạn có bao giờ quên nó không? Đấy chính là một giải pháp để thay thế cho việc p hải nhớ những password hay PIN dài dòng. Và mỗi người khác nhau lại có những đặc điểm không trùng nhau, như vậy mọi thứ trở nên đơn giản và tiện lợi hơn rất nhiều. 1. Sinh trắc học là gì? Sinh trắc học là những đặc điểm vật lý hoặc tâm lý có thể cân nhắc, ghi lại, hay xác định số lượng. Bằng cách này chúng ta có thể sử dụng những đặc điểm đó để thu được một số lượng sinh trắc học được đăng kí. Chúng ta có thể nói ở một góc độ khác rằng những ai đó là cùng một người trong phương thức xác thực bằng sinh trắc học tương lai dựa vào những đăng kí sinh trắc học trước đó. 2. Enrollment (s ự đăng kí), Template(mẫu), Algorithm(Thuật toán), Verification (Sự xác minh). Trong hệ thống sinh trắc học, đặc điểm vật lý cần được ghi lại, Việc ghi lại được quy về như một sự đăng kí (Enrollment). Sự đăng kí dựa vào sự tạo thành của một mẫu (template). Một mẫu là một sự đại diện số của một đặc điểm vật lý. Template là một chuỗi ký tự được tạo ra từ thuật toán sinh trắc học, nét đặc trưng của nét đặc biệt của đặc điểm vật lý. Thuật toán sinh trắc học có thể xem như là phương thức xoay những thành phần thô (đặc điểm vật lý) thành những đại diện số vào một dạng của template. Thuật toán cũng cho phép kiểm tra một template đăng kí với một template mới để xác minh tính đồng nhất, gọi là live template. Khi một template được chứa và một live template được so sánh, hẹ thống tính toán mức độ khớp, nếu nó gần như đầy đủ, và ngược lại nếu không đủ. 3. FAR, FRR và FTE: - FAR - false acceptance rate – tỉ lệ chấp nhận bị sai. FRR – false reject rate – Tỉ lệ từ chố bị sai FTE – false to enroll – đăng kí sai. II. CÔNG NGHỆ CHỨNG THỰC Dù ở bất cứ nơi nào, bạn luôn có xu hướng nhận dạng, xác thực những người bạn thấy. Ví dụ, bạn tìm kiếm một người bạn trong một đám đông người, bạn nhận ra người đó bằng cách nhìn vào một số đặc điểm như đó là nam hay nữ, màu tóc, thấp hay cao, … Khi người đó thấy trông thấy bạn, người đó có thể chào hỏi bằng tên. Nói chung, bạn đã xác nhận rằng người đó là bạn của mình. Chúng Học viện Công nghệ BCVT TP. HCM | Cao Hoàng Minh – Trương Công Thắng 4 Biometric for Network Security ta có thể chắc chắn rằng chúng ta đã có đúng người hay không? Không chắc chắn 100%, nhưng ta có thể làm giảm nguy cơ nhầm lẫn và việc xác thực này ở mức chấp nhận được với các đặc điểm nhận dạng của người đó. Trường hợp trong đoạn văn trên rất giống với một hệ thống máy tính khi người dùng muốn truy cập vào. Máy tính chỉ có thể được truy cập bởi những người dùng hợp lệ. Để biết được người dùng là hợp lệ hay không, máy tính có một username là một phương thức xác thực. Cách thông thường nhất để nhận dạng người dùng là thông qua một username hoặc identification (ID). Chúng thường bao gồm họ tên, mã nhân viên, … Và người dùng tiến hành xác thực dựa trên các phương thức có sẵn. Có 3 cách chính để xác thực một nhân dạng: 1. Cái mà bạn biết, chẳng hạn như một password 2. Cái mà bạn có, chằng hạn như thẻ, phiếu 3. Là chính bạn, những đặc điểm có thể đo lường, xác định được Những cách trên cũng thường được gọi là 3 điểm tựa xác thực (three pillars of authentication). Chúng có thể được dùng riêng lẻ hoặc kết hợp, tùy vào mức độ xác thực. 1. Những điều bạn biết Có một số thứ bạn cần phải nhớ để chứng minh nhân dạng của bạn. Những thông tin cần nhớ có thể là các loại sau: Password Pass phrases PINs Secret handshakes Password là hình thức xác thực được dùng thường xuyên nhất. Nó được dùng để chứng nhận bạn với thông tin chỉ bạn biết. Nếu bạn nhập vào máy tính một password thích hợp, nó xác nhận bạn là một người dùng. Tuy nhiên có một số vấn đề khi sử dụng password: chúng có thể bị lấy cắp, khi bạn viết chúng ra và cất ở nơi dễ phát hiện, khi chia sẻ, hoặc bị đoán ra. Để tăng độ tin cậy của password, chúng thường được triển khai với một chính sách hỗ trợ riêng. Chia sẻ password, viết ra giấy, hoặc không thay đổi password thường xuyên là những điều phổ biến vi phạm chính sách password. Có một cách để tăng cường độ bảo mật cho password, đó là phương thức tự động, được ứng dụng trong hệ điều hành hoặc các chương trình. Phương thức này theo dõi thời gian giữa các lần thay đổi password, tính toán sức mạnh của password để có thể bắt buộc người dùng thay đổi nếu cần thiết. Tuy nhiên, dù password bạn chọn mạnh ở mức nào đi nữa, nó vẫn có khả năng bị mất (đánh cắp). Password có thể cho ta một môi trường xác thực tốt hơn, nhưng trở ngại lớn nhất của người dùng khi sử dụng một password mạnh lại chính là bản thân của passwor d đó. Vì vậy, các phương thức xác thực thuận tiện hơn được sử dụng. Thông thường, khi ta làm cho việc xác thực thuận tiện hơn thì khả năng an toàn của việc xác thực lại bị giảm, ví dụ rõ ràng nhất là password. Vậy nên người ta tìm kiếm một công nghệ khác có thể đem lại cùng lúc sự thuận tiện và khả năng bảo mật cao. Học viện Công nghệ BCVT TP. HCM | Cao Hoàng Minh – Trương Công Thắng 5 Biometric for Network Security 2. Những thứ bạn có Tất cả những thứ độc nhất và người dùng có thể sở hữu đều có thể được sử dụng như một thẻ (token) xác thực. Mỗi một thẻ được đăng ký cho một người dùng, khi dùng thẻ để ch ứng thực, thẻ sẽ được xác nhận để trở thành hợp lệ. Thẻ có hai loại chính: thẻ lưu trữ và thẻ đa năng. Thẻ lưu trữ Thẻ lưu trữ là sự kết hợp của smart cards và Universal Serial Bus (USB). Một thông tin duy nhất sẽ được chứa bên trong thẻ lưu trữ dùng cho việc nhận dạng. Nếu hệ thông máy tính chỉ chứng thực bản thân thẻ lưu trữ, thì khi thẻ bị lấy cắp, kẻ xấu có thể xâm nhậm vào hệ thống. Tuy nhiên, một password đi kèm với thẻ lưu trữ sẽ ngăn điều này xảy ra. Theo cách đó, khi người sử dụng chèn thẻ vào, họ sẽ đưa ra password để mở thông tin được lưu bên trong thẻ. Khi ai đó biết password của thẻ, họ cũng không thể tiến hành xác thực được nếu không có thẻ. Phương pháp xác th ực bằng nhiều nhân tố (multi -factor) như thế này vẫn có khuyết điểm, vì thẻ và password đi kèm vẫn có thể bị đánh cắp hoặc cho mượn. Phương thức này khá quen thuộc với chúng ta thông qua thẻ ATM: thẻ ATM chính là thẻ lưu trữ và password là mã số PIN, và người dùng vẫn phải chịu phiền phức là họ phải nhớ hai điều, thay vì một: password và chỗ để tấm thẻ. Thẻ đa năng Thẻ đa năng có nhiều mẫu dạng, trong đó có smart card, USB… Điều khác với thẻ lưu trữ là chúng được dùng để tạo ra mã xác thực một lần (one-time). Cũng giống như thẻ lưu trữ, việc giữ một thẻ đa năng không đồng nghĩa với việc bạn có thể xác thực thành công, thẻ đa năng bắt buộc phải đi cùng với một password. Điều này tiếp tục gây phiền toái cho người dùng. Tính tiện lợi của thẻ xác thực… 3. Những thứ trên người bạn Những đặc điểm tự nhiên có tính riêng biệt, khác nhau có thể được dùng để xác thực, và được gọi là sinh trắc học (biometric). Xác thực bằng sinh trắc học không phải là một công nghệ mới. Trong đoạn đầu tiên của chương này, sinh trắc học thật ra cũng đã được dùng để xác nhận bạn bè. Biometric có thể được dùng để nhận dạng. Một mẫu biometric có thể được so sánh với toàn bộ dữ liệu biometric đã được lưu trữ, nếu tìm được mẫu trùng, người ta có được thông tin của mẫu ban đầu (nhận dạng thành công) Biometric có thể được dùng đề xác thực. Khi người dùng cần chứng minh nhân dạng của mình, biometric có thể dùng với mục đích xác thực. Khi này, mẫu biometric của người dùng sẽ được so sánh với một mẫu dữ liệu đã lưu trữ chứa thông tin người đó, để kiểm tra sự đồng nhất. Biometric hiện nay dường như là một giải pháp lý tưởng. Người dùng luôn có sẵn những đặc điểm tự nhiên của mình để dùng cho việc truy cập thay vì một password hay thẻ. Các chương sau sẽ đề cập chi tiết về sức mạnh của các loại biometric, và những khả năng chúng có thể bị giả mạo như thế nào. Học viện Công nghệ BCVT TP. HCM | Cao Hoàng Minh – Trương Công Thắng 6 Biometric for Network Security III. BẢO VỆ SỰ RIÊNG TƯ VỚI SINH TRẮC HỌC VÀ CÁC CHÍNH SÁCH. 1. Quyền riêng tư của ông chủ. Vài khu vực của công ty có thể sử dụng Sinh trắc học để bảo đảm tính riêng tư. - Sự bảo vệ những trao đổi bí mật và thông tin. - Sự bảo vệ và an toàn của nhân viên và khách hàng. - Những kiểm tra nền. - Báo cáo và sổ sách. - Quyền truy cập. 2. Quyền riêng tư của nhân viên. - Bảo vệ dữ liệu cá nhân được thu thập bởi ông chủ. - Sinh trắc học như là một khả năng của sự riêng tư của nhân viên. B. CÁC KĨ THUẬT SINH TRẮC HỌC. I. TÁC ĐỘNG ẢNH HƯỞNG CỦA NGƯỜI SỬ DỤNG ĐẾN CÔNG NGHỆ SINH TRẮC HỌC Công nghệ nhận dạng sinh trắc học có thể được định nghĩa dựa vào kiểu ảnh hưởng đến người sử dụng của phương pháp này. Nhận dạng sinh trắc học có thể chia làm 2 nhóm: • • Passive biometrics: Sinh trắc học thụ động Active biometrics: Sinh trắc học chủ động 1. Passive Biometrics Nhận dạng sinh trắc học thụ động không yêu cầu người dùng sử dụng nó 1 cách chủ động. Các phương pháp thuộc nhóm này thông thường theo trạng thái ẩn. Người sử dụng không nhất thiết phải chú ý đến việc bị ứng dụng phương pháp này. Có thể xem như kiểu phương pháp này tự động đi vào công việc của người sử dụng 1 cách tự nhiên và riêng biệt. Nhóm phương pháp này hiện nay đang được đưa vào ứng dụng và theo dõi. Để tiện cho việc nghiên cứu ứng dụng của nhóm này, người ta sẽ thu thập những dữ kiện của 1 nhóm người, rồi cung cấp cho hệ thống, sau đó theo dõi kết quả của nó. Nhóm phương pháp này thường bị tác động/ảnh hưởng mạnh bởi môi trường sử dụng. Nhận dạng sinh trắc học thụ động phù hợp với phương pháp định danh hơn xác thực . Nhận dạng sinh trắc học thụ động thường không chỉ cho ra một kết quả, mà thông thường sẽ đưa ra 1 nhóm những người phù hợp với kết quả cũng như 1 chuỗi đặc điểm tương ứng, VD như: • Khuôn mặt Học viện Công nghệ BCVT TP. HCM | Cao Hoàng Minh – Trương Công Thắng 7 Biometric for Network Security • • Giọng nói Vóc dáng 2. Active Biometrics Phương pháp nhận diện sinh trắc học chủ động yêu cầu người dùng sử dụng nó một cách có chủ ý. Những phương pháp thuộc nhóm này thường ở trạng thái mở (công khai). Người sử dụng có thể ý thức được mình đang được (bị) nhận dạng sinh trắc học. Nhóm phương pháp sinh trắc học chủ động này đảm bảo được tốt hơn tính riêng tư (thông tin cá nhân) của người sử dụng. Nhận dạng sinh trắc học chủ động thường được ứng dụng trong việc xác thực thông tin cá nhân của người sử dụng. Nó sẽ tiến hành kiểm tra khi nhận được yêu cầu của người sử dụng, xác định xem người đang sử dụng nó là ai. Người dùng sẽ cung cấp thông tin hoặc một vài đặc điểm nhận dạng cá nhân khác, sau đó người dùng sẽ cung cấp một phương pháp kiểm tra sinh trắc học dựa theo yêu cầu đó. Phương pháp này thườn g đạt được 1 mức độ chắc chắn cao hơn trong việc nhận dạng đặc điểm người sử dụng. Sinh trắc học chủ động không bị phụ thuộc bới môi trường xung quanh như sinh trắc học thụ động. Một vài đặc điểm nhận dạng sinh trắc học chủ động như: • • • • Dấu vân tay Hình dạng bàn tay Quét võng mạc mắt Quét con ngươi mắt 3. Những yếu tố nào tạo nên phương pháp nhận dạng sinh trắc học hiệu quả trong công tác bảo mật mạng? Một phương pháp nhận dạng sinh trắc học hiệu quả trong công tác bảo mật mạng phải đáp ứng đủ các yếu tố sau: • • • • • • Người sử dụng sẵn sàng ứng dụng công nghệ này Mức độ tiện dụng của công nghệ này với người dùng Chi phí cho công nghệ này đảm bảo được tính hiệu quả, t ính khả thi trong ứng dụng và thực tiễn Công nghệ này không áp đặt hay yêu cầu người dùng chủ động áp dụng nó Công nghệ này phải hoàn thiện và chính xác Người sử dụng có thể nhanh chóng tiếp cận và sử dụng thành thạo công nghệ này Thông qua những yếu tố được liệt kê ở trên, có rất nhiều công nghệ nhận dạng/kiểm tra sinh trắc học đã được tìm ra. Dựa vào mục đích sử dụng, người sử dụng, và tùy thuộc cả vào môi trường sử dụng công nghệ này sẽ giúp thu hẹp phạm vi chọn lựa ra kiểu nhận dạng sinh trắc học phù hợp nhất. Học viện Công nghệ BCVT TP. HCM | Cao Hoàng Minh – Trương Công Thắng 8 Biometric for Network Security Ở chương tiếp theo sẽ giới thiệu cụ thể hơn về các công nghệ nhận dạng sinh trắc học. Kèm theo đó là một phụ mục giải thích rõ hơn tác động bổ sung của phương pháp nhận diện sinh trắc học trong công tác bảo mật mạng. 4. Tóm lại Có 2 nhóm phương pháp nhận diện sinh trắc học: chủ động và thụ động. Phương pháp nhận diện sinh trắc học chủ động nhấn mạnh và đảm bảo hơn trong nhận dạng đặc điểm cá nhân của người sử dụng. Muốn hiểu rõ mức độ tích cực, hiệu quả của một phương pháp nhận diện sinh trắc học bằng cách kiểm tra những yếu tố sau: • • • • • Mức độ chấp nhận của người dùng Tính tiện dụng Tính khả thi Khả năng phổ biến của công nghệ Thời gian cần thiết để người sử dụng có thể thành thạo công nghệ này Dựa vào những yếu tố trên, người dùng sẽ chọn ra được phương pháp hiệu quả nhất cho mình. Những yếu tố khác cũng có thể dễ dàng hiểu và diễn giải. Những phương pháp nhận diện sinh trắc học được lựa chọn có thể xác định bởi: • • • Mục đích sử dụng Người sử dụng Địa điểm ứng dụng công nghệ. II. CÔNG NGHỆ NHẬN DIỆN VÂN TAY Nhận diện vân tay là công nghệ được sử dụng rộng rãi nhất trong các công nghệ biometric. Từ lâu, dấu v ân tay đã được sử dụng với mục đích nhận dạng. Người ta đã thừa nhận rằng vân tay của một người là duy nhất và có thể đại diện cho người đó. Vân tay của chúng ta có nhiều hình thù và đặc điểm khác nhau, và tùy theo làn da của mỗi người, chúng có thể là nhăn nheo, ẩm ướt, hoặc trơn láng, mờ mờ... Những đặc điểm như vậy liệu có ảnh hưởng tới việc nhận dạng vân tay hay không, ta sẽ tìm hiểu trong chương này. Để đi sâu vào công nghệ nhận diện vân tay, trong phần này ta xem xét các lĩnh vực sau: Mô tả chung về vân tay Vân tay được chuyển thành hình ảnh như thế nào Các thuật toán được dùng để thể hiện vân tay Công nghệ nhận dạng vân tay có thể bị đánh lừa như thế nào 1. Mô tả chung về vân tay Các loại vân tay ngày nay được phân nhóm nhờ Sir Edward Henry, tác giả cuốn sách Classification and Use of Fingerprints (1990). Dấu vân tay được định dạng bởi các đặc trưng lớn (macro) và nhỏ (micro). Các đặc tính macro của vân tay gồm có: Học viện Công nghệ BCVT TP. HCM | Cao Hoàng Minh – Trương Công Thắng 9 Biometric for Network Security Kiểu vân tay Vùng vân tay Tâm điểm Điểm tam giác Type lines Số đường vân Các điểm đặc trưng macro của vân tay Các điểm đặc trưng macro của vân tay, như tên gọi của nó, là những điểm lớn về kích cỡ. Thông thường, chúng được xem xét bằng mắt thường. Điểm đặc trưng rõ ràng nhất dễ nhìn thấy là các kiểu vân tay, các đặc điểm khác có thể được nhìn thấy nếu dấu vân tay rõ ràng, và với một thì lực tốt! Các kiểu vân tay Hình vòng cung: chiếm khoảng 5% trong số các kiểu vân tay trong cộng đồng. Nó khác với vân tay hình móc ở chỗ là nó có nhiều đường hơn. Vân tay hình vòng cung đôi khi còn được gọi là hình lều (góc tù hơn một chút) Hình móc: chiếm khoảng 60%, các vân tay hình móc có thể nghiêng về bên trái hoặc phải Hình vòng xoắn: chiếm khoảng 35%, vân tay được gọi là vòng xoắn khi có ít nhất một đường vân tay tạo thành vòng tròn hoàn chỉnh Vùng vân tay Học viện Công nghệ BCVT TP. HCM | Cao Hoàng Minh – Trương Công Thắng 10 Biometric for Network Security Vùng vân tay là được tính trong khoảng tất cả các đặc trưng được tìm thấy. Nó được bao quanh bởi một đường rẽ ra, tạo thành một tam giác. Tâm điểm Tâm điểm là điểm nằm tại trung tâm của hình vân tay. Nó có thể ở ngay tâm của vùng vân tay, hoặc cũng có thể không. Điểm tam giác Học viện Công nghệ BCVT TP. HCM | Cao Hoàng Minh – Trương Công Thắng 11 Biometric for Network Security Điểm tam giác là điểm trên đường rẽ nhánh đầu tiên, giao nhau với 2 đường khác, hoặc là các điểm, các đường đứt gãy, gần trung tâm nhất mà từ đó có sự rẽ nhánh. Type lines Type lines là hai đường vân tay nằm trong cùng ở vùng vân tay. Ridge count (số đường vân) Ridge count là số các đường vân tay cắt ngang đường thẳng vẽ từ điểm tam giác tới tâm điểm. Các đặc trưng micro của vân tay Các đặc trưng micro không thể nhìn thấy bằng mắt thường. Các máy quét vân tay trên thị trường hiện nay có độ phân giải đủ cao để xử lý các đặc điểm nhỏ như vậy. Các đặc điểm micro của vân tay gồm có: Loại Hướng Tần số xuất hiện khoảng trắng Học viện Công nghệ BCVT TP. HCM | Cao Hoàng Minh – Trương Công Thắng 12 Biometric for Network Security Độ cong Vị trí Loại Có một số các loại khác nhau, chúng thường là: Điểm kết thúc Điểm chia hai Điểm rẽ đôi Học viện Công nghệ BCVT TP. HCM | Cao Hoàng Minh – Trương Công Thắng 13 Biometric for Network Security Điểm riêng lẻ Điểm hàng rào Học viện Công nghệ BCVT TP. HCM | Cao Hoàng Minh – Trương Công Thắng 14 Biometric for Network Security Đường ngắn Hướng Việc định hướng dùng để dễ nhận thấy nơi một đặc trưng nhỏ sẽ xuất hiện. Trong hình ví dụ, hai vùng phóng lớn đều chứa điểm rẽ nhánh, nhưng chúng có hướn g khác nhau. Điểm rẽ nhánh bên trái Tần số xuất hiện khoảng trống Học viện Công nghệ BCVT TP. HCM | Cao Hoàng Minh – Trương Công Thắng 15 Biometric for Network Security Tấn số xuất hiện khoảng trống có thể được xem như là mật độ của các đường vân quanh một điểm nào đó. Độ cong Độ cong là mức đổi hướng của một đường vân. Vị trí Học viện Công nghệ BCVT TP. HCM | Cao Hoàng Minh – Trương Công Thắng 16 Biometric for Network Security Vị trí dùng để định vị một chi tiết, dựa trên một lưới Ơ-Clit, với gốc tọa độ là tâm điểm hoặc điểm tam giác 2. Hình ảnh vân tay được lưu trữ như thế nào Chúng ta đã biết được các thành phần của vân tay sử dụng cho công nghệ sinh trắc học. Và bây giờ ta sẽ xem dấu vân tay được lưu giữ dưới dạng hình ảnh như thế nào. Để thực hiện việc nhận diện vân tay, người dùng phải đặt ngón tay của mình vào một thiết bị quét hoặc ghi hình. Các thiết bị đó có thể hoạt động với nhiều công nghệ khác nhau, nhưng nhìn chung, chúng đều cần phải ch ụp lại hình ảnh ngón tay. Các công nghệ được dùng để quét dấu vân tay được chia thành hai loại chính: bộ quét quang học và bộ quét silicon. Bộ quét quang học gồm có công nghệ complementary metal-oxide semiconductor (CMOS) và charge-coupled device (CCD). Bộ quét silicon bao gồm tĩnh điện, nhiệt độ và tần số radio (RF). a. Bộ quét quang học Bộ quét quang học sử dụng quang học để thu thập hình ảnh vân tay. Quang học ở đây là một phần của hệ thống camera dùng để ghi lại ánh sáng phản xạ lại từ nguồn phát ánh sáng, thường là đi xuyên qua một lăng kính. Không quan tâm công nghệ camera được sử dụng là CCD hay CMOS, chức năng chính của kỹ thuật quét quang học đều được sử dụng. Để lấy hình ảnh vân tay quang học, thiết bị sẽ có: Platen (phiến phẳng) – dùng để đặt ngón tay. Prism (lăng kính) - dùng để phản chiếu hình ảnh được chiếu sáng đến camera Nguồn sáng – dùng để chiếu vào vân tay (có thể là đèn LED) Camera – dùng để chụp lại hình ảnh vân tay Trong hai công nghệ CCD và CMOS, CCD là công nghệ cũ hơn, nó có mặ t vào những năm 1970. Trong những thập kỉ sau đó, nó được tỉnh chỉnh lại để có thể thu được hình ảnh vân tay rõ ràng hơn. CCD được sử dụng cho hầu hết các nhu cầu về hình ảnh số. Mặt hạn chế của kỹ thuật CCD là nó cần một điện áp cao để hoạt động và một số linh kiện phức tạp khác để quản lý. CCD cũng đưa ra chỉ một hình ảnh được chụp lại như một luồng dữ liệu liên tiếp. Như vậy, nếu một ứng dụng hình ảnh chỉ muốn lấy một phần hình ảnh trong một bức ảnh, nó phải lấy toàn bộ bức ảnh đó. CMOS là công nghệ hình ảnh mới dựa trên silicon, nó dễ dàng được chế tạo trên nhiều dây chuyền sản xuất chế tạo silicon chip hiện tại. Khả năng tận dụng được từ các sản phẩm thông thường làm cho CMOS có giá rẻ hơn. Khi CMOS là một thành phần bán dẫn, nó có thể được dùng như một thành phần cơ bản của hệ thống trên một chip. Trong việc thiết kế chip, tất cả các linh kiện cho từng chức năng riêng biệt có thể được hợp nhất vào một gói linh kiện đơn lẻ. Như vậy, một con chip đơn lẻ có thể làm đủ các việc như lấy ảnh, xử lý tín hiệu, mã hóa… Nhờ cách này, tổng giá thành của hệ thống có thể được giảm đi đáng kể. Công nghệ CMOS mang đến hai điểm độc đáo. Thứ nhất là một sự sắp xếp (bị động) dựa trên đầu ra của một hàng hoặc cột các điểm ảnh thì được phát hiện bởi một bộ Học viện Công nghệ BCVT TP. HCM | Cao Hoàng Minh – Trương Công Thắng 17 Biometric for Network Security khuếch đại cho hàng, cột, hoặc toàn ảnh. Do đó, để sử dụng một bộ khuếch đại, cần có một tĩnh điện lớn hơn tại hai đầu ra và vào của bộ khuếch đại. Điều này có thể làm tăng tín hiệu và làm giảm độ nhạy của thiết bị, có thể dẫn tới việc công nghệ của CMOS mang tính giải pháp thấp hơn so với CCD. Điều này được chú ý tới thông qua việc phát triển công nghệ điểm ảnh linh hoạt (active pixel). Trong công nghệ này, mỗi điểm ảnh thực thi bước đầu của bộ khuếch đại của nó. Làm như vậy, tĩnh điện cần thiết được bớt đi và tín hiệu suy giảm. Khi đó, độ phân giải của hình ảnh được tăng lên. Sự lựa chọn bảo mật vân tay sử dụng công nghệ CMOS hay CCD thực sự cần quan tâm đến giá cả và tính năng. Nếu các ứng dụng sinh trắc học không bị hạn chế về việc tiêu thuh điện năng, thì CCD có thể được chọn. Mặt khác, với công nghệ CMOS, các thiết bị sinh trắc học sẽ có giá thành khá rẻ. b. Bộ quét Silicon Nhìn chung, các bộ quét dựa trên silicon cần dấu vân tay tiếp xúc trực tiếp vào một mảnh silicon. Như ta biết, silicon là một vật liệu rất nhạy và nhạy cảm với tĩnh điện. Vật liệu này làm giảm giá thành thiết bị dù nó có một số hạn chế. Như công nghệ quang học, không quan tâm đến các loại hình được sử dụng trong các bộ quét dựa trên silicon, hoạt động cơ bản của cả hai là như nhau. Để lấy một hình ảnh, thường phải có các thành phần sau: Platen (phiến phẳng): dựa vào công nghệ cảm ứng, nó có thể có hoặc không có silicon gắn vào Bộ tạo tín hiệu: tạo tín hiệu cảm ứng và các tín hiệu đó được bắt lại bởi silicon Bảng tiếp xúc Bộ cảm ứng silicon: nhận tín hiệu phản hồi về từ vân tay Tĩnh điện Tĩnh điện là bộ quét dựa trên silicon đầu tiên được đưa ra thị trường. Những cải tiến trong việc đóng gói và thiết kế thiết bị giảm đi, nhưng nó vẫn là một vấn đề để xem xét. Cảm ứng dựa trên tĩnh điện hoạt động dựa trên nguyên lý tĩnh điện. Khi các đường vân tay tiếp xúc với lớp silicon, một lượng tĩnh điện nhiều hơn được tạo ra ở những chỗ không chạm silicon. Mỗi vòng tụ điện là một bộ khuếch đại nghịch chuyển (inverting operational amplifier). Một bộ khuếch đạ i nghịch chuyển hoạt động bằng cách biến đổi đầu ra của những thay đổi từ đầu vào. Do đó, để lấy được hình ảnh từ bộ tụ, hai bảng tĩnh điện được tháo điện và sau đó cấp điện lại cho mỗi bảng. Khi bề mặt ngón tay tiến đến gần và cuối cùng là chạm vào bề mặt của con chip, điều này kéo tĩnh điện của tụ lên. Việc tĩnh điện tăng lên thể hiện được dấu vân tay. Nhiệt độ Một bộ cảm ứng vân tay nhiệt không dựa vào việc tạo tín hiệu bên ngoài. Cảm ứng nhiệt sử dụng hơi nóng phát ra từ cơ thể như một tín hiệu để xử lý. Khi ngón tay tiếp xúc với bộ cảm ứng, các vân lồi và lõm trên ngón tay cho các nhiệt độ khác nhau. Sự chênh lệch nhiệt độ được tính toán là rất nhỏ. Nhiệt độ chênh lệch tạo ra một tín hiệu Học viện Công nghệ BCVT TP. HCM | Cao Hoàng Minh – Trương Công Thắng 18 Biometric for Network Security thông qua một hiệu ứng nhiệt điện. Thời gian tính toán mức chênh lệch nhiệt độ là ở mức micro giây. Điều này cho phép việc tạo ảnh vân tay rất nhanh Tần số radio (RF) Một bộ cảm ứng vân tay RF hoạt động bằng cách tạo ảnh từ lớp nằm dưới da. Để làm việc này, bộ cảm ứng dùng hai miếng song song để tạo một trường điện từ giữa chúng. Khi ngón tay tiếp xúc với một tấm, ngón tay sẽ tạo tín hiệu cảm biến, và tín hiệu đó được thu lại bởi một bộ phận cảm ứng. Các vân lồi sẽ tạo ra tín hiệu yếu hơn so với các rãnh lõm. Loại cảm biến này hoạt động rất tốt với các ngón tay khô và ráp. 3. Các thuật toán được dùng để diễn giải Ta đã biết các thành phần của vân tay và cách nó được lấy hình như thế nào, giờ chúng ta quan tâm đến các loại thuật toán được dùng. Các thuật toán được chia thành 3 loại: Minutia-based (nền tảng chi tiết) Pattern-based (nền tảng hoa văn) Hybrid algorithm (thuật toán lai) a. Thuật toán Minutia-based Một nhà sản xuất chọn sử dụng thuật toán minutia-based sẽ cần phải cung ứng được hình ảnh chất lượng nhất có thể. Theo đó, các chi tiết sẽ được lưu giữ lại. Thêm vào đó, việc biểu diễn vân tay sau khi lấy mẫu (templating) không đòi hỏi quá chính xác. Chi tiết trong mẫu (template) được so sánh với các mẫu thô và được làm cho phù hợp. Các mẫu minutia-based tương đối nhỏ hơn so với các mẫu trong thuật toán pattern-based. Kiểu thuật toán này rất tốt khi sử dụng trong các tình huống mà kích thước mẫu là quan trọng. Ví dụ, so sánh một tấm thẻ có thể hiệu quả với thuật toán minutia-based. Với thuật toán vân tay chi tiết (minutia-based fingerprint), chỉ một phần nhỏ của hình ảnh vân tay là cần thiết để kiểm tra. Vậy nên nó có thể được dùng khi nơi sử dụng và triển khai sinh trắc học có không gian tiếp xúc hạn chế. Do đó, một bộ lấy ảnh tốt cho thuật toán minutia-based chỉ cần lấy một bức ảnh đủ rộng từ trung tâm ngón tay là đủ. b. Thuật toán Pattern-based Thuật toán pattern-based sử dụng cả các đặc trưng micro và macro của vân tay. Khi đặc trưng macro được sử dụng, kích thước của ảnh cần cho xác thực phải lớn hơn khi so sánh với kích thước ảnh dùng với thuật toán m inutia-based. Khi chỉ các tính năng macro được so sánh, các thuật toán này hướng tới việc nhanh hơn và làm cho kích thước của mẫu lớn hơn. Chúng cũng cần nhiều phần ảnh hơn để kiểm tra. Một bộ lấy ảnh tốt cho thuật toán pattern-based là phải có một camera chất lượng và bề mặt scanning đủ lớn để chụp được các chi tiết macro quan trọng. Thuật toán này có mẫu kết quả hơi lớn hơn so với minutia và nhỏ hơn so với thuật toán pattern-based. Học viện Công nghệ BCVT TP. HCM | Cao Hoàng Minh – Trương Công Thắng 19 Biometric for Network Security c. Thuật toán lai (hybrid algorithm) Như tên gọi của nó, thuật toán la i sử dụng các tính năng tốt nhất từ thuật toán minutia-based và pattern-based. Thuật toán này có thể sử dụng tốt cho mọi mục đích. Nó là sự kết hợp từ độ chính xác của thuật toán minutia và tốc độ của thuật toán pattern based. Một bộ cảm ứng quang học chất lượng cao là sự lựa chọn tốt nhất cho loại thuật toán này. Nó có thể cần một vùng ảnh đủ lớn, với chất lượng tốt cho bức ảnh. Thuật toán này cần thời gian lấy vân tay lâu hơn một chút vì thực hiện cả hai thuật toán minutia và pattern-based, nhưng vẫn nhanh hơn so với thuật toán minutia-based. d. Thuật toán nào là tốt nhất? Câu hỏi này có thể được trả lời rõ ràng cho các thuật toán tùy vào môi trường sử dụng. Với những hoàn cảnh đúng, thuật toán pattern-based và minutia-based có thể tốt ngang nhau. Quan trọng hơn là các trường hợp chung cho từng sinh trắc học vân tay được sử dụng. Để quyết định chọn thuật toán, cách sử dụng và thực thi sinh trắc học cần được ví dụ. Nếu: Kích thước mẫu là không quan trọng Tốc độ tương đối khác nhau giữa thuật toán minuate-based và pattern-based là không đáng kể Ứng dụng không yêu cầu thông lượng cao Thì một thuật toán pattern-based có thể làm việc tốt nhất. Mặt khác, nếu: Kích thước mẫu là quan trọng Tốc độ khác nhau thực sự có ý nghĩa cho công việc Ứng dụng cần thông lượng cao Thì thuật toán minutia-based làm việc tốt nhất Mặt khác, nếu Kích thước mẫu không quan trọng Việc so sánh nhanh thì cần thiết hơn việc lấy vân tay Ứng dụng có thông lượng cao Thì thuật toán lai sẽ hoạt động tốt nhất. 4. Bảo mật vân tay có thể bị giả mạo như thế nào Những rủi ro của việc sử dụng những công nghệ mới cần được đánh giá. Rủi ro cho một công ty sử dụng một thiết bị sinh trắc học như là một cải thiện so với việc sử dụng password. Những kiểu rủi ro nên được chấp nhận sao cho cân bằng với nhu cầu. Đó là, cần cân bằng sự tăng lên của việc bảo mật và sự giảm xuống của tính thuận tiện của người dùng, và ngược lại cũng vậy. Nếu bạn giảm độ bảo mật, sự thuận tiện của người dùng sẽ tăng lên. Điều nghịch lý này của việc sử dụng password có thể được phủ định khi thực tế một thiết bị sinh trắc học có thể nâng cao tính tiện dụng cho người dùng khi họ sử dụng những thứ họ có. Kết quả là người dùng không còn cần phải nhớ hệ thống password của họ. Tấn công một hệ thống nhận diện vân tay có thể chia ra thành các loại: Tấn công vân tay vật lý Học viện Công nghệ BCVT TP. HCM | Cao Hoàng Minh – Trương Công Thắng 20
- Xem thêm -