KR100824733B1

KR100824733B1 - Fingerprint data hiding method using 3D fuzzy bolt, fingerprint data authentication method using 3D fuzzy bolt, fingerprint data hiding device using 3D fuzzy bolt and fingerprint data authentication system using 3D fuzzy bolt

Info

Publication number: KR100824733B1
Application number: KR1020060123481A
Authority: KR
Inventors: 정용화; 정승환; 이성주; 문대성; 조충호
Original assignee: 고려대학교 산학협력단
Priority date: 2006-12-07
Filing date: 2006-12-07
Publication date: 2008-04-28
Anticipated expiration: 2026-12-07
Also published as: WO2008069475A1

Abstract

3차원 퍼지볼트를 이용한 지문 데이터 은닉 방법, 3차원 퍼지볼트를 이용한 지문 데이터 인증 방법, 3차원 퍼지볼트를 이용한 지문 데이터 은닉 장치 및 3차원 퍼지볼트를 이용한 지문 데이터 인증 시스템이 개시된다.Disclosed are a fingerprint data hiding method using a 3D fuzzy bolt, a fingerprint data authentication method using a 3D fuzzy bolt, a fingerprint data hiding apparatus using a 3D fuzzy bolt, and a fingerprint data authentication system using a 3D fuzzy bolt.

본 발명은 사용자의 지문 영상에서 입력센싱장치를 이용하여 특징점의 위치, 각도 및 형으로 구성되는 입력 지문 정보를 추출하고, 추출된 지문 정보를 기하학적 변환하여 입력 3차원 해쉬 테이블을 생성하는 단계, 센싱장치를 이용하여 인증 사용자의 지문 영상을 입력받고 상기 지문 영상에서 특징점의 위치, 각도 및 형으로 구성되는 지문 정보를 추출하며, 상기 추출된 지문 정보를 계수로 하는 제1다항식을 생성하고, 랜덤하게 생성된 특징점의 위치, 각도 및 형으로 구성되는 복수의 가짜 지문 정보를 상기 추출된 지문 정보에 삽입하여 생성된 은닉 지문 정보를 기하학적 변환하여 등록 3차원 해쉬 테이블을 생성하는 단계, 상기 등록 3차원 해쉬 테이블 및 상기 입력 3차원 해쉬 테이블을 정렬하여 지문 정보를 정합한 후, 에러 정정 코드를 이용하여 상기 정합된 지문 정보로부터 가짜 특징점을 삭제하는 단계, 상기 정합된 지문 정보를 계수로 하는 제2다항식을 생성하는 단계 및 상기 제1다항식과 제2다항식을 비교하여 사용자 인증의 결과를 검증하는 단계를 포함한다.The present invention extracts the input fingerprint information consisting of the position, angle and type of the feature point from the user's fingerprint image, and generates an input three-dimensional hash table by geometrically converting the extracted fingerprint information. A fingerprint image of an authentication user is input by using a device, and fingerprint information consisting of a location, an angle, and a shape of a feature point is extracted from the fingerprint image, a first polynomial having the extracted fingerprint information as a coefficient, and randomly generated. Generating a registered three-dimensional hash table by geometrically converting the generated hidden fingerprint information by inserting a plurality of fake fingerprint information composed of the position, angle, and type of the generated feature point into the extracted fingerprint information; Aligning fingerprint information by arranging a table and the input three-dimensional hash table, and using an error correction code Deleting a fake feature point from the matched fingerprint information, generating a second polynomial having the matched fingerprint information as a coefficient, and comparing the first polynomial with the second polynomial to verify a result of user authentication. Include.

본 발명에 의하면, 생체정보를 안전하게 보호하기 위하여 3차원 공간을 고려한 퍼지 볼트 이론을 적용함으로써, 지문 정보를 은닉하기 위한 가짜 지문 정보의 수를 증가시키고, 인식률을 저하시키지 않으면서 보안성을 향상시킬 수 있으며, 인 증 과정에서도 다항식의 복원 과정을 이용하여 은닉된 지문 정보를 본래의 지문 정보로 복원하지 않고도 인증을 완료할 수 있어 지문 정보 해킹에 대한 안전성을 향상시킬 수 있다.According to the present invention, by applying the fuzzy bolt theory considering the three-dimensional space in order to secure the biometric information, it is possible to increase the number of fake fingerprint information to conceal the fingerprint information, and improve the security without lowering the recognition rate In the authentication process, the authentication process can be completed without restoring the hidden fingerprint information to the original fingerprint information by using the polynomial restoration process, thereby improving the safety of fingerprint information hacking.

Description

Fingerprint data concealment method using 3D fuzzy bolt, fingerprint data authentication method using 3D fuzzy bolt, fingerprint data concealment system using 3D fuzzy bolt and fingerprint data authentication system using 3D fuzzy bolt {Method for concealment and authentication of fingerprint data using 3D fuzzy vault, Apparatus for concealment of fingerprint data using 3D fuzzy vault and System for authentication of fingerprint data using 3D fuzzy vault}

도 1은 지문인식 시스템의 블럭도이다.1 is a block diagram of a fingerprint recognition system.

도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 3차원 퍼지볼트를 이용한 지문 데이터 인증 시스템의 블럭도이다.2 is a block diagram of a fingerprint data authentication system using a 3D fuzzy bolt according to an embodiment of the present invention.

도 3은 도 2에 적용되는 3차원 퍼지볼트를 이용한 지문 데이터 은닉 장치의 블럭도이다.3 is a block diagram of a fingerprint data concealment apparatus using a 3D fuzzy bolt applied to FIG. 2.

도 4는 본 발명의 다른 실시 예에 따른 3차원 퍼지볼트를 이용한 지문 데이터 인증 시스템의 블럭도이다.4 is a block diagram of a fingerprint data authentication system using a 3D fuzzy bolt according to another embodiment of the present invention.

도 5는 본 발명의 또다른 실시 예에 따른 3차원 퍼지볼트를 이용한 지문 데이터 은닉 방법의 흐름도이다.5 is a flowchart of a fingerprint data hiding method using a 3D fuzzy bolt according to another embodiment of the present invention.

도 6은 본 발명의 또다른 실시 예에 따른 3차원 퍼지볼트를 이용한 지문 데이터 인증 방법의 흐름도이다.6 is a flowchart illustrating a fingerprint data authentication method using a 3D fuzzy bolt according to another embodiment of the present invention.

도 7은 본 발명에 따라 추출된 지문정보 및 은닉된 지문정보의 일 예를 도시한 것이다.7 illustrates an example of extracted fingerprint information and hidden fingerprint information according to the present invention.

도 8은 본 발명에 따라 3차원을 퍼지 볼트를 이용하여 은닉한 지문정보의 일 예를 도시한 것이다.8 illustrates an example of fingerprint information concealed using a purge bolt in three dimensions according to the present invention.

도 9는 본 발명에 따라 지문정보를 3차원에서 기하학적 변환하는 과정의 일 예를 도시한 것이다.9 illustrates an example of a process of geometrically converting fingerprint information in three dimensions according to the present invention.

본 발명은 사용자 인증에 관한 것으로, 특히, 3차원 퍼지볼트를 이용한 지문 데이터 은닉 방법, 3차원 퍼지볼트를 이용한 지문 데이터 인증 방법, 그 기록매체, 3차원 퍼지볼트를 이용한 지문 데이터 은닉 장치 및 3차원 퍼지볼트를 이용한 지문 데이터 인증 시스템에 관한 것이다.BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to user authentication, and in particular, a fingerprint data hiding method using a three-dimensional fuzzy bolt, a fingerprint data authentication method using a three-dimensional fuzzy bolt, a recording medium, a fingerprint data hiding apparatus using a three-dimensional fuzzy bolt and a three-dimensional The present invention relates to a fingerprint data authentication system using fuzzy bolts.

급속한 정보화 및 인터넷의 발달로 인해 네트워크를 통한 정보의 교류가 활발해지고 온라인 뱅킹 등 전자상거래와 관련된 산업의 규모가 커지면서 정확한 개인의 인증에 대한 요구가 증대되었다. 이러한 환경에서 가장 일반적인 인증 수단으로 PIN(Personal Identification Number) 또는 패스워드 방식이 사용이 되지만 유출 및 망각의 위험이 상존하므로 이에 따른 보안상의 문제가 최근 들어 크게 부각되고 있다. 이러한 방식의 단점을 해결할 수 있는 개인 인증기술로서 생체인식의 도입이 확산되고 있다.The rapid development of information and the development of the Internet has led to an increase in the exchange of information through networks and the growing scale of industries related to electronic commerce such as online banking, which has increased the demand for accurate personal authentication. In this environment, a PIN (Personal Identification Number) or password method is used as the most common means of authentication. However, since the risk of leakage and forgetting exists, a security problem accordingly has recently been highlighted. The introduction of biometrics as a personal authentication technology that can solve the disadvantage of this method is spreading.

사용자 인증을 위해 저장된 생체정보가 타인에게 도용된다면 패스워드나 PIN과 달리 변경이 불가능하거나 변경이 제한적이기 때문에 심각한 문제를 일으킨다. 따라서, 암호, 워터마킹, 스테가노그래피(Steganography) 등의 기술을 이용하여 사용자의 중요한 지문정보를 보호하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다.If the biometric information stored for user authentication is stolen by others, unlike passwords or PINs, it cannot be changed or the change is limited, causing serious problems. Accordingly, researches for protecting important fingerprint information of users using encryption, watermarking, steganography, and the like have been actively conducted.

지문인식 시스템은 경제적인 설치 비용과 보안성에 대한 매우 높은 신뢰성을 가지고 있고, 수백년 이상의 전세계적인 적용사례를 바탕으로 유일무이한 사람의 고유 특성으로 검증된 지문의 인식 시스템이다. 특히, 소형화된 시스템 구성이 가능하므로 이동성과 공간 활용 능력이 매우 높다. 특히, 요즈음 네트웍의 발달과 더불어 보안 및 개인 사행활 보호에 대한 관심이 높아지면서 개인 인증 방법으로서의 지문 인식 기술은 화상인식기술분야 중에서 가장 각광받는 기술분야로 발전하고 있다. 이와 같은 지문인식기술은 단순한 출입통제 시스템에서 인터넷 뱅킹, 전자정부 등의 원격응용 시스템으로 발전하고 있다.The fingerprint recognition system has a very high reliability in economic installation cost and security, and is a fingerprint recognition system that has been verified by unique characteristics of unique people based on hundreds of years of global application cases. In particular, since the system can be miniaturized, mobility and space utilization are very high. In particular, with the development of networks these days, as the interest in security and protection of personal activity is increasing, fingerprint recognition technology as a personal authentication method is developing into the most prominent technology field among image recognition technologies. Such fingerprint recognition technology is developing from a simple access control system to a remote application system such as Internet banking and e-government.

가짜 지문 정보의 양이 많아질수록 보안성이 높아지는데, 일반적인 퍼지 볼트(Fuzzy Vault)이론을 이용하여 지문정보를 보호할 경우, 일반적인 평면 영상을 사용하면 가짜 지문 정보를 삽입하는 과정에 있어서 매우 제한적이다. 왜냐하면 사람의 지문의 크기는 제한적이고 이에 따라 가짜 지문 정보가 삽입될 수 있는 정보의 량이 제한적이기 때문이다.The greater the amount of fake fingerprint information, the higher the security. In case of protecting fingerprint information using the general fuzzy vault theory, the general planar image is very limited in inserting fake fingerprint information. to be. This is because the size of a human fingerprint is limited, and thus the amount of information into which fake fingerprint information can be inserted is limited.

따라서, 종래의 지문 데이터 은닉 방법 및 인증 방법은 보안성을 높이는 데에 한계가 있고, 이를 해결하기 위해 실제 지문보다 큰 지문 영상을 만들고 여기에 가짜 지문 정보를 삽입할 경우, 지문정보의 위치의 간격이 넓어져서 인식률이 떨어 질 수 있는 문제점이 있다.Therefore, the conventional fingerprint data concealment method and authentication method has a limit in enhancing security, and in order to solve this problem, when a fingerprint image larger than the actual fingerprint is created and fake fingerprint information is inserted therein, the interval of the location of the fingerprint information There is a problem that the recognition rate may be reduced by widening.

본 발명이 이루고자 하는 첫번째 기술적 과제는 지문 정보를 은닉하기 위한 가짜 지문 정보의 수를 증가시키고, 인식률을 저하시키지 않으면서 보안성을 향상시킬 수 있으며, 지문 정보 해킹에 대한 안전성을 향상시킬 수 있는 3차원 퍼지볼트를 이용한 지문 데이터 은닉 방법을 제공하는 데 있다.The first technical problem to be achieved by the present invention is to increase the number of fake fingerprint information for concealing the fingerprint information, improve the security without lowering the recognition rate, and improve the security of fingerprint information hacking 3 The present invention provides a method of concealing fingerprint data using dimensional fuzzy bolts.

본 발명이 이루고자 하는 두번째 기술적 과제는 지문 정보를 은닉하기 위한 가짜 지문 정보의 수를 증가시키고, 인식률을 저하시키지 않으면서 보안성을 향상시킬 수 있으며, 인증 과정에서도 은닉된 지문 정보를 본래의 지문 정보로 복원하지 않고도 인증을 완료할 수 있어 지문 정보 해킹에 대한 안전성을 향상시킬 수 있는 3차원 퍼지볼트를 이용한 지문 데이터 인증 방법을 제공하는 데 있다.The second technical problem of the present invention is to increase the number of fake fingerprint information for concealing the fingerprint information, improve the security without lowering the recognition rate, and in the authentication process, the original fingerprint information The present invention provides a fingerprint data authentication method using a three-dimensional fuzzy bolt that can be authenticated without restoring to improve the security of fingerprint information hacking.

본 발명이 이루고자 하는 세번째 기술적 과제는 상기의 3차원 퍼지볼트를 이용한 지문 데이터 은닉 방법이 적용된 3차원 퍼지볼트를 이용한 지문 데이터 은닉 장치를 제공하는 데 있다.The third technical problem to be achieved by the present invention is to provide a fingerprint data concealment apparatus using a three-dimensional fuzzy bolt to which the fingerprint data concealment method using the three-dimensional fuzzy bolt is applied.

본 발명이 이루고자 하는 네번째 기술적 과제는 상기의 3차원 퍼지볼트를 이용한 지문 데이터 인증 방법이 적용된 3차원 퍼지볼트를 이용한 지문 데이터 인증 시스템을 제공하는 데 있다.A fourth technical object of the present invention is to provide a fingerprint data authentication system using a three-dimensional fuzzy bolt to which the fingerprint data authentication method using the three-dimensional fuzzy bolt is applied.

상기의 첫번째 기술적 과제를 이루기 위하여, 본 발명은 센싱장치를 이용하여 인증 사용자의 지문 영상을 입력받고, 상기 지문 영상에서 특징점의 위치, 각도 및 형으로 구성되는 지문 정보를 추출하는 단계, 상기 추출된 지문 정보를 계수로 하는 제1다항식을 생성하는 단계, 특징점의 위치, 각도 및 형으로 구성되는 복수의 가짜 지문 정보를 랜덤하게 생성하고, 생성된 가짜 지문 정보를 상기 추출된 지문 정보에 삽입하는 단계 및 상기 제1다항식 및 상기 가짜 지문 정보가 삽입된 지문 정보를 데이터 베이스에 저장하는 단계를 포함하는 3차원 퍼지볼트를 이용한 지문 데이터 은닉 방법을 제공한다.In order to achieve the first technical problem, the present invention receives a fingerprint image of an authentication user using a sensing device, extracting fingerprint information consisting of the position, angle and type of the feature point from the fingerprint image, the extracted Generating a first polynomial having fingerprint information as a coefficient, randomly generating a plurality of fake fingerprint information consisting of a location, angle, and type of a feature point, and inserting the generated fake fingerprint information into the extracted fingerprint information And storing fingerprint information in which the first polynomial and the fake fingerprint information are inserted in a database.

상기의 두번째 기술적 과제를 이루기 위하여, 본 발명은 사용자의 지문 영상에서 입력센싱장치를 이용하여 특징점의 위치, 각도 및 형으로 구성되는 입력 지문 정보를 추출하고, 추출된 지문 정보를 기하학적 변환하여 입력 3차원 해쉬 테이블을 생성하는 단계, 센싱장치를 이용하여 인증 사용자의 지문 영상을 입력받고 상기 지문 영상에서 특징점의 위치, 각도 및 형으로 구성되는 지문 정보를 추출하며, 상기 추출된 지문 정보를 계수로 하는 제1다항식을 생성하고, 랜덤하게 생성된 특징점의 위치, 각도 및 형으로 구성되는 복수의 가짜 지문 정보를 상기 추출된 지문 정보에 삽입하여 생성된 은닉 지문 정보를 기하학적 변환하여 등록 3차원 해쉬 테이블을 생성하는 단계, 상기 등록 3차원 해쉬 테이블 및 상기 입력 3차원 해쉬 테이블을 정렬하여 지문 정보를 정합한 후, 에러 정정 코드를 이용하여 상기 정합된 지문 정보로부터 가짜 특징점을 삭제하는 단계, 상기 정합된 지문 정보를 계수로 하는 제2다항식을 생성하는 단계 및 상기 제1다항식과 제2다항식을 비교하여 사용자 인증의 결과를 검증하는 단계를 포함하는 3차원 퍼지볼트를 이용한 지문 데이터 인증 방법을 제공한다.In order to achieve the second technical problem, the present invention extracts input fingerprint information consisting of a location, an angle, and a shape of a feature point using an input sensing device from a fingerprint image of a user, and geometrically converts the extracted fingerprint information to input 3 Generating a dimensional hash table, receiving a fingerprint image of an authentication user by using a sensing device, extracting fingerprint information consisting of a position, an angle, and a shape of a feature point from the fingerprint image, and using the extracted fingerprint information as a coefficient; Generating a first polynomial, and inserting a plurality of fake fingerprint information consisting of randomly generated feature points, angles and types into the extracted fingerprint information to geometrically transform the hidden fingerprint information to generate a registered three-dimensional hash table. Generating a fingerprint by arranging the registered three-dimensional hash table and the input three-dimensional hash table; After matching the beams, deleting a fake feature point from the matched fingerprint information using an error correction code, generating a second polynomial having the matched fingerprint information as a coefficient, and generating the first polynomial and the second polynomial. Compared to verify the result of the user authentication provides a fingerprint data authentication method using a three-dimensional fuzzy bolt.

상기의 세번째 기술적 과제를 이루기 위하여, 본 발명은 센싱장치를 이용하여 인증 사용자의 지문 영상을 입력받고, 상기 지문 영상에서 특징점의 위치, 각도 및 형으로 구성되는 지문 정보를 추출하는 지문정보 추출부, 상기 추출된 지문 정보를 계수로 하는 제1다항식을 생성하는 다항식 생성부, 특징점의 위치, 각도 및 형으로 구성되는 복수의 가짜 지문 정보를 랜덤하게 생성하고, 생성된 가짜 지문 정보를 상기 추출된 지문 정보에 삽입하는 가짜정보 삽입부 및 상기 제1다항식 및 상기 가짜 지문 정보가 삽입된 지문 정보를 저장하는 데이터 베이스를 포함하는 3차원 퍼지볼트를 이용한 지문 데이터 은닉 장치를 제공한다.In order to achieve the third technical problem, the present invention is a fingerprint information extraction unit for receiving a fingerprint image of the authentication user using a sensing device, and extracts the fingerprint information consisting of the position, angle and type of the feature point in the fingerprint image, A polynomial generator for generating a first polynomial having the extracted fingerprint information as a coefficient, and randomly generates a plurality of fake fingerprint information composed of a position, an angle, and a shape of a feature point, and generates the generated fake fingerprint information into the extracted fingerprint. Provided is a fingerprint data concealment apparatus using a three-dimensional fuzzy bolt including a fake information insertion unit for inserting into the information and a database for storing the fingerprint information in which the first polynomial and the fake fingerprint information is inserted.

상기의 네번째 기술적 과제를 이루기 위하여, 본 발명은 사용자의 지문 영상에서 입력센싱장치를 이용하여 특징점의 위치, 각도 및 형으로 구성되는 입력 지문 정보를 추출하는 입력 지문정보 추출부, 상기 추출된 지문 정보를 기하학적 변환하여 입력 3차원 해쉬 테이블을 생성하는 입력 해쉬 테이블 생성부, 센싱장치를 이용하여 인증 사용자의 지문 영상을 입력받고 상기 지문 영상에서 특징점의 위치, 각도 및 형으로 구성되는 지문 정보를 추출하며, 상기 추출된 지문 정보를 계수로 하는 제1다항식을 생성하고, 랜덤하게 생성된 특징점의 위치, 각도 및 형으로 구성되는 복수의 가짜 지문 정보를 상기 추출된 지문 정보에 삽입하여 생성된 은닉 지문 정보를 기하학적 변환하여 등록 3차원 해쉬 테이블을 생성하는 등록 해쉬 테이블 생성부, 상기 등록 3차원 해쉬 테이블 및 상기 입력 3차원 해쉬 테이블을 정렬하는 지문정보 정렬부, 상기 정렬된 상기 등록 3차원 해쉬 테이블 및 상기 입력 3차원 해쉬 테이블을 이용하여 상기 지문 정보를 정합한 후, 에러 정정 코드를 이용하여 상기 정합된 지문 정보로부터 가짜 특징점을 삭제하는 에러 정정부, 상기 정합된 지문 정보를 계수로 하는 제2다항식을 생성하는 다항식 복원부 및 상기 제1다항식과 제2다항식을 비교하여 사용자 인증의 결과를 검증하는 사용자 인증부를 포함하는 3차원 퍼지볼트를 이용한 지문 데이터 인증 시스템을 제공한다.In order to achieve the fourth technical problem, the present invention provides an input fingerprint information extracting unit for extracting input fingerprint information consisting of a location, an angle, and a shape of a feature point using an input sensing device from a user's fingerprint image, and the extracted fingerprint information. An input hash table generation unit for generating an input three-dimensional hash table by geometric transformation, and inputs a fingerprint image of an authentication user by using a sensing device, and extracts fingerprint information consisting of the position, angle, and type of a feature point from the fingerprint image. And generating a first polynomial having the extracted fingerprint information as a coefficient, and inserting a plurality of fake fingerprint information composed of a randomly generated position, angle, and type of the feature point into the extracted fingerprint information. Registration hash table generation unit for generating a registration three-dimensional hash table by geometric transformation, the registration 3 Fingerprint information sorting unit for aligning a dimensional hash table and the input three-dimensional hash table, matching the fingerprint information using the sorted registered three-dimensional hash table and the input three-dimensional hash table, and then using an error correction code. An error correction unit for deleting a fake feature point from the matched fingerprint information, a polynomial restoration unit for generating a second polynomial having the matched fingerprint information as a coefficient, and a result of user authentication by comparing the first polynomial and the second polynomial It provides a fingerprint data authentication system using a three-dimensional fuzzy bolt including a user authentication unit for verifying.

본 발명은 생체인증 시스템에서 인식 성능과 생체정보 자체를 외부 공격자로부터 보호하기 위한 방법을 포함한다. 특히, 생체정보의 지문 데이터 베이스의 유출로 인한 사후 처리 방안으로 기밀성이 보장되는 퍼지 볼트 이론을 사용한다. The present invention includes a method for protecting recognition performance and biometric information itself from an external attacker in a biometric authentication system. In particular, the fuzzy bolt theory is used as a post-processing method due to the leakage of the biometric information fingerprint database.

본 발명에서는 지문정보를 보호하는 방법으로 3차원 공간을 고려한 퍼지 볼트 이론을 사용한다. 또, 은닉된 지문정보와 사용자가 인증을 위해 요청한 지문정보를 비교하는 지문정보 정렬단계에서는, 기준점 부재의 문제를 해결하기 위해 지오메트릭 해슁(Geometric Hashing) 기법을 사용할 수 있다. 그리고, 정렬된 두 지문정보의 결과로 추출된 결과에서 에러를 정정하기 위해 에러정정코드(Error Correction Code)를 사용한다.In the present invention, a method of protecting fingerprint information uses fuzzy bolt theory considering three-dimensional space. In addition, in the fingerprint information sorting step in which the hidden fingerprint information is compared with the fingerprint information requested by the user, a geometric hashing technique may be used to solve the problem of the absence of a reference point. An error correction code is used to correct an error in the extracted result of the aligned two pieces of fingerprint information.

본 발명에 이용되는 등록 해쉬 테이블은 은닉되어있는 지문정보가 정렬을 위해 새로운 좌표를 갖는 테이블을 의미한다. 본 발명에 이용되는 입력 해쉬 테이블은 사용자가 인증을 위해 입력한 지문정보가 정렬을 위해 새로운 좌표를 갖는 테이블을 의미한다.The registration hash table used in the present invention means a table in which the hidden fingerprint information has new coordinates for alignment. The input hash table used in the present invention means a table in which fingerprint information input by a user for authentication has new coordinates for alignment.

지문인식 시스템은 크게 지문영상에서 지문정보를 추출하는 송신부와 지문영상에서 추출된 지문정보를 가지고 있는 수신부로 나누어질 수 있다.The fingerprint recognition system can be largely divided into a transmitter for extracting fingerprint information from a fingerprint image and a receiver having fingerprint information extracted from a fingerprint image.

먼저, 수신부에서는 수신부의 센싱장치을 통해 입력받은 지문영상에서 위치, 각도, 형으로 이루어진 지문정보를 추출하고 지문정보 저장소에 보관한다.First, the receiver extracts fingerprint information consisting of a position, an angle, and a shape from a fingerprint image received through a sensing device of a receiver, and stores the fingerprint information in a fingerprint information storage.

다음, 송신부에서 사용자는 인증을 위하여 지문영상 입력장치의 센싱장치를 통해 입력 받은 지문영상의 위치, 각도, 형으로 이루어진 지문정보를 추출한다. Next, the user extracts the fingerprint information consisting of the position, angle, and type of the fingerprint image received through the sensing device of the fingerprint image input apparatus for authentication.

그리고 사용자의 인증을 위해 추출된 지문정보를 수신부로 전송한다. 이때, 전송된 지문정보는 지문정보 저장소에 미리 저장되어있는 사용자의 지문정보와의 비교을 통하여 인증과정을 수행한다.Then, the fingerprint information extracted for the user's authentication is transmitted to the receiver. At this time, the transmitted fingerprint information is performed by comparing with the fingerprint information of the user previously stored in the fingerprint information storage.

이하에서는 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예를 설명하기로 한다. 그러나, 다음에 예시하는 본 발명의 실시예는 여러 가지 다른 형태로 변형될 수 있으며, 본 발명의 범위가 다음에 상술하는 실시예에 한정되는 것은 아니다.Hereinafter, with reference to the drawings will be described a preferred embodiment of the present invention. However, embodiments of the present invention illustrated below may be modified in many different forms, and the scope of the present invention is not limited to the embodiments described below.

송신부(210)는 입력 지문정보 추출부(211) 및 입력 해쉬 테이블 생성부(212)를 포함한다.The transmitter 210 includes an input fingerprint information extractor 211 and an input hash table generator 212.

입력 지문정보 추출부(211)는 사용자의 지문 영상에서 입력센싱장치를 이용하여 특징점의 위치, 각도 및 형으로 구성되는 입력 지문 정보를 추출한다. 바람직하게는, 입력센싱장치는 지문 스캐너를 포함할 수 있다. 이하에서는 특징점의 형이란, 지문 영상에서 지문 선이 분기되는 특징점, 지문 선이 끊어지는 특징점 등 특징점의 타입을 의미한다.The input fingerprint information extracting unit 211 extracts input fingerprint information including a position, an angle, and a shape of a feature point from the fingerprint image of the user using an input sensing device. Preferably, the input sensing device may comprise a fingerprint scanner. Hereinafter, the type of a feature point refers to a type of feature point such as a feature point where a fingerprint line is branched from a fingerprint image, and a feature point where a fingerprint line is broken.

입력 해쉬 테이블 생성부(212)는 추출된 지문 정보를 기하학적 변환하여 입 력 3차원 해쉬 테이블을 생성한다.The input hash table generator 212 generates an input three-dimensional hash table by geometrically converting the extracted fingerprint information.

수신부(220)는 등록 해쉬 테이블 생성부(222), 지문정보 정렬부(223), 에러 정정부(224), 다항식 복원부(225) 및 사용자 인증부(226)를 포함한다.The reception unit 220 includes a registration hash table generation unit 222, a fingerprint information alignment unit 223, an error correction unit 224, a polynomial restoration unit 225, and a user authentication unit 226.

등록 해쉬 테이블 생성부(222)는 데이터 베이스(221)에서 은닉 지문 정보를 독출하고, 독출된 은닉 지문 정보를 기하학적 변환하여 등록 3차원 해쉬 테이블을 생성한다.The registration hash table generator 222 reads the hidden fingerprint information from the database 221 and geometrically converts the read hidden fingerprint information to generate a registered three-dimensional hash table.

은닉 지문 정보는 미리 센싱장치를 이용하여 인증 사용자의 지문 영상을 입력받고 상기 지문 영상에서 특징점의 위치, 각도 및 형으로 구성되는 지문 정보를 추출하며, 추출된 지문 정보를 계수로 하는 제1다항식을 생성하고, 랜덤하게 생성된 특징점의 위치, 각도 및 형으로 구성되는 복수의 가짜 지문 정보를 상기 추출된 지문 정보에 삽입하여 생성되고, 데이터 베이스(221)에 저장된다.The hidden fingerprint information is input to a fingerprint image of an authentication user by using a sensing device in advance, and extracts fingerprint information consisting of a location, an angle, and a shape of a feature point from the fingerprint image, and obtains a first polynomial whose coefficient is the extracted fingerprint information. And generate a plurality of fake fingerprint information composed of a randomly generated position, angle, and type of the feature point into the extracted fingerprint information, and are stored in the database 221.

이하에서는 제1다항식의 차수는 보안 시스템의 설계자가 고려하는 보안성 정도에 따라 임의로 정할 수 있는 차수로 정의한다.Hereinafter, the degree of the first polynomial is defined as an order that can be arbitrarily determined according to the degree of security considered by the designer of the security system.

이때, 인증 사용자란 본 발명이 이용되는 출입통제 시스템, 인터넷 뱅킹, 전자정부의 원격응용 시스템 등에서 미리 사용을 허가받은 사용자를 의미한다. 이때, 제1다항식은 지문 데이터 인증의 기준이 되는 다항식을 의미한다.In this case, the authenticated user refers to a user who has been previously authorized to use the access control system, Internet banking, and e-government remote application system in which the present invention is used. In this case, the first polynomial means a polynomial that is a reference for fingerprint data authentication.

지문정보 정렬부(223)는 등록 3차원 해쉬 테이블 및 입력 3차원 해쉬 테이블을 정렬한다. 등록 3차원 해쉬 테이블 및 입력 3차원 해쉬 테이블을 정렬하는 이유는 사용자로부터 지문 정보를 추출할 때마다 얼라이먼트가 조금씩 어긋날 수 있는데, 이러한 얼라이먼트를 조정하지 않으면, 입력받은 지문 정보와 미리 저장된 지 문 정보의 특징점을 서로 비교할 수 없기 때문이다.The fingerprint information sorting unit 223 sorts the registered three-dimensional hash table and the input three-dimensional hash table. The reason for aligning the registered three-dimensional hash table and the input three-dimensional hash table is that the alignment may shift slightly every time fingerprint information is extracted from the user. If the alignment is not adjusted, the input fingerprint information and the pre-stored fingerprint information may be misaligned. This is because feature points cannot be compared with each other.

에러 정정부(224)는 정렬된 등록 3차원 해쉬 테이블 및 입력 3차원 해쉬 테이블을 이용하여 지문 정보를 정합한 후, 에러 정정 코드(Error Correction Code, ECC)를 이용하여 정합된 지문 정보로부터 가짜 특징점을 삭제한다. 이때, 정합이란, 비교 대상인 두 지문 정보 즉, 등록 3차원 해쉬 테이블 및 입력 3차원 해쉬 테이블에서 일정한 바운더리(boundary)의 쓰레쉬홀드(threshold) 이내에, 매칭되는 특징점들이 존재하도록 하는 것이다. The error correction unit 224 matches the fingerprint information using the aligned registered 3D hash table and the input 3D hash table, and then fakes the feature points from the matched fingerprint information using an error correction code (ECC). Delete it. In this case, matching means that matching feature points exist within a threshold of a predetermined boundary in two fingerprint information, that is, a registered three-dimensional hash table and an input three-dimensional hash table.

다항식 복원부(225)는 정합된 지문 정보를 계수로 하는 제2다항식을 생성한다. 이때, 제2다항식은 인증의 대상이 되는 지문 정보에 대한 다항식을 의미한다.The polynomial restoration unit 225 generates a second polynomial whose coefficient is the matched fingerprint information. In this case, the second polynomial means a polynomial for fingerprint information that is an object of authentication.

제1다항식 및 제2다항식은 다음의 수학식 1과 같이 생성될 수 있다.The first polynomial and the second polynomial may be generated as in Equation 1 below.

사용자 인증부(226)는 제1다항식과 제2다항식을 비교하여 사용자 인증의 결과를 검증한다. 이때, 제2다항식의 차수가 제1다항식의 차수보다 작으면, 입력 지문 정보로부터 추출된 특징점의 개수가 인증 사용자의 지문 정보로부터 추출된 특징점의 개수보다 작은 것이므로, 제1다항식과 제2다항식이 일치하지 않는 것으로 판단할 수 있다. 사용자 인증부(226)는 제1다항식과 제2다항식이 일치하면, 다항식의 복원이 성공한 것으로 판단할 수 있다. 필요에 따라, 사용자 인증부(226)는 다 항식의 복원이 성공한 경우, 사용자의 인증이 성공하였다는 인증 결과를 출력할 수 있다.The user authenticator 226 compares the first polynomial and the second polynomial and verifies a result of user authentication. In this case, when the degree of the second polynomial is smaller than the order of the first polynomial, the number of feature points extracted from the input fingerprint information is smaller than the number of feature points extracted from the fingerprint information of the authentication user. It may be determined that there is a mismatch. If the first polynomial and the second polynomial coincide, the user authenticator 226 may determine that the restoration of the polynomial is successful. If necessary, the user authentication unit 226 may output an authentication result indicating that the authentication of the user was successful when the restoration of the polynomial succeeds.

도 3은 도 2에 적용되는 3차원 퍼지볼트를 이용한 지문 데이터 은닉 장치(300)의 블럭도이다.3 is a block diagram of a fingerprint data concealment apparatus 300 using a three-dimensional fuzzy bolt applied to FIG. 2.

지문정보 추출부(320)는 센싱장치를 이용하여 인증 사용자의 지문 영상을 입력받고, 지문 영상에서 특징점의 위치, 각도 및 형으로 구성되는 지문 정보를 추출한다.The fingerprint information extracting unit 320 receives a fingerprint image of an authentication user by using a sensing device, and extracts fingerprint information consisting of a location, an angle, and a shape of a feature point from the fingerprint image.

다항식 생성부(330)는 추출된 지문 정보를 계수로 하는 제1다항식을 생성한다.The polynomial generator 330 generates a first polynomial having the extracted fingerprint information as a coefficient.

가짜정보 삽입부(340)는 특징점의 위치, 각도 및 형으로 구성되는 복수의 가짜 지문 정보를 랜덤하게 생성하고, 생성된 가짜 지문 정보를 추출된 지문 정보에 삽입한다. 이때, 특징점의 위치, 각도, 형으로 구성된 가짜 지문 정보를 랜덤하게 다수 생성하여 사용자의 지문정보와 구별할 수 없게 한다. 가짜 지문 정보를 삽일 할 때는 지문정보의 위치와 각도 그리고 이전에 삽입된 지문정보의 위치와 각도를 고려하여 삽입한다. The fake information insertion unit 340 randomly generates a plurality of fake fingerprint information composed of the position, angle, and type of the feature point, and inserts the generated fake fingerprint information into the extracted fingerprint information. At this time, randomly generating a large number of fake fingerprint information consisting of the location, angle, type of the feature point can not be distinguished from the fingerprint information of the user. When inserting fake fingerprint information, it inserts considering the position and angle of fingerprint information and the position and angle of previously inserted fingerprint information.

데이터 베이스(350)는 제1다항식 및 가짜 지문 정보가 삽입된 지문 정보를 저장한다. 데이터 베이스(350)는 비휘발성 메모리 소자, 휘발성 메모리 소자 또는 하드 디스크 드라이브, 광학 기록매체 등을 포함할 수 있다.The database 350 stores fingerprint information in which the first polynomial and the fake fingerprint information are inserted. The database 350 may include a nonvolatile memory device, a volatile memory device or a hard disk drive, an optical recording medium, and the like.

송신부(410)는 입력 지문정보 추출부(411) 및 입력 해쉬 테이블 생성부(412)를 포함한다.The transmitter 410 includes an input fingerprint information extractor 411 and an input hash table generator 412.

입력 지문정보 추출부(411)는 사용자의 지문 영상에서 입력센싱장치를 이용하여 특징점의 위치, 각도 및 형으로 구성되는 입력 지문 정보를 추출한다.The input fingerprint information extracting unit 411 extracts input fingerprint information consisting of the position, angle, and type of the feature point from the fingerprint image of the user using an input sensing device.

입력 해쉬 테이블 생성부(412)는 추출된 지문 정보를 기하학적 변환하여 입력 3차원 해쉬 테이블을 생성한다.The input hash table generator 412 geometrically converts the extracted fingerprint information to generate an input 3D hash table.

수신부(420)는 등록 해쉬 테이블 생성부(422), 지문정보 정렬부(423), 에러 정정부(424), 다항식 복원부(425) 및 사용자 인증부(426)를 포함한다.The receiver 420 includes a registration hash table generator 422, a fingerprint information aligner 423, an error corrector 424, a polynomial recovery unit 425, and a user authentication unit 426.

등록 해쉬 테이블 생성부(422)는 데이터 베이스(435)에서 은닉 지문 정보를 독출하고, 독출된 은닉 지문 정보를 기하학적 변환하여 등록 3차원 해쉬 테이블을 생성한다.The registration hash table generator 422 reads the hidden fingerprint information from the database 435 and geometrically converts the read hidden fingerprint information to generate a registered three-dimensional hash table.

이때, 입력 3차원 해쉬 테이블 및 등록 3차원 해쉬 테이블은 다음의 수학식 2의 형태로 생성할 수 있다.In this case, the input 3D hash table and the registered 3D hash table may be generated in the form of Equation 2 below.

이때, mj는 기준점을 의미한다. 특징점 정보 획득 단계는 사용자의 지문 영 상으로부터 특징점들을 획득하는 단계이다. 특징점은 위치, 각도, 및 형(또는 종류)로 나타내지며

로 표현된다. 또한, 3차원 테이블을 생성하기 위해 θ를 활용하여 z좌표로 사용할 수 있다.In this case, mj means a reference point. The feature point information obtaining step is a step of obtaining feature points from a fingerprint image of a user. Feature points are represented by position, angle, and type (or type)

It is expressed as In addition, it can be used as z-coordinate by utilizing θ to generate a three-dimensional table.

사용자의 지문 정보는 특징점들의 집합으로 표현된다. 거짓 특징점과 사용자의 특징점이 포함된 라킹셋을

으로 표현할 수 있다. L에서 사용자의 트징점과 거짓 특징점들의 집합은 각각

으로 표현한다. 등록 특징점은 L에서 만들어 지며, 3차원 등록 테이블 생성 단계의 각 과정은 다음과 같다.The fingerprint information of the user is represented by a set of feature points. A locking set that contains false and user features

It can be expressed as In L, the user's set of guzzling and false features is

Express as The registration feature point is created in L. Each process of the 3D registration table generation step is as follows.

첫번째, 기준점 선정 단계이다. 등록 사용자의 특징점들의 집합으로부터 첫 번째 특징점인

을 선정한다. 다음, 특징점 변환 단계이다.First, the reference point selection step. The first feature point from the set of feature points of the registered user,

Select. Next, the feature point conversion step is performed.

특징점 변환 단계는 선정된 특징점 을 제외한 다른 특징점

에 대하여 변환 특징점을 구하는 과정이다.

은

을 기준으로 변환된 특징점인

의 집합이며,

는

을 기준으로 변환된 j번째 특징점을 나타낸다. 이를 “

-변환 특징점 집합”이라고 하며,

으로 표현된다. 특히, θ를 사용하여 z좌표를 만들 수 있다. 수학식 2는 기준점

의

값 이

로 변환되도록 모든 특징점들에 대하여 이동 및 회전 변환를 수행한 결과를 나타낸다. 여기서

은

과 관련된 j번째 특징점을 나타낸다. 다음은 반복 단계이다. 위의 기준점 선정 단계와 특징점 변환 단계는 첫 번째 특징점인

에 대하여 수행한 것이며, 동일한 과정을

의 모든 특징점들에 대해서도 반복 수행하여 3차원 등록 해쉬 테이블을 생성한다.The feature point converting step may be performed on other feature points except the selected feature point.

It is a process of finding the transform feature points.

silver

Is the feature point converted from

Is a set of

Is

The j th feature point transformed based on. This is

A set of transformation features.

It is expressed as In particular, the z coordinate can be made using θ. Equation 2 is a reference point

of

Value is

Shows the result of performing the movement and rotation transformation on all the feature points to be transformed to. here

silver

Represents the j th feature point associated with. Next is the iteration step. The reference point selection step and the feature point conversion step are the first feature points

For the same process

Iteratively repeats all the feature points of to create a 3D registration hash table.

지문정보 정렬부(423)는 등록 3차원 해쉬 테이블 및 입력 3차원 해쉬 테이블을 정렬한다.The fingerprint information sorting unit 423 sorts the registered three-dimensional hash table and the input three-dimensional hash table.

에러 정정부(424)는 정렬된 등록 3차원 해쉬 테이블 및 입력 3차원 해쉬 테이블을 이용하여 지문 정보를 정합한 후, 에러 정정 코드를 이용하여 정합된 지문 정보로부터 가짜 특징점을 삭제한다.The error correction unit 424 matches the fingerprint information using the aligned registered 3D hash table and the input 3D hash table, and then deletes the fake feature point from the matched fingerprint information using the error correction code.

다항식 복원부(425)는 정합된 지문 정보를 계수로 하는 제2다항식을 생성한다. 이때, 제2다항식은 인증의 대상이 되는 지문 정보에 대한 다항식을 의미한다.The polynomial restoration unit 425 generates a second polynomial whose coefficient is the matched fingerprint information. In this case, the second polynomial means a polynomial for fingerprint information that is an object of authentication.

사용자 인증부(426)는 제1다항식과 제2다항식을 비교하여 사용자 인증의 결과를 검증한다. 필요에 따라, 사용자 인증부(426)는 다항식의 복원이 성공한 경우, 사용자의 인증이 성공하였다는 인증 결과를 출력할 수 있다.The user authenticator 426 compares the first polynomial and the second polynomial to verify a result of the user authentication. If necessary, the user authentication unit 426 may output an authentication result indicating that the authentication of the user was successful when the restoration of the polynomial succeeds.

3차원 퍼지볼트를 이용한 지문 데이터 은닉 장치(430)는 지문정보 추출부(432), 다항식 생성부(433), 가짜정보 삽입부(434) 및 데이터 베이스(435)를 포함한다.The fingerprint data concealment apparatus 430 using the 3D fuzzy bolt includes a fingerprint information extractor 432, a polynomial generator 433, a fake information inserter 434, and a database 435.

지문정보 추출부(432)는 센싱장치를 이용하여 인증 사용자의 지문 영상을 입 력받고, 지문 영상에서 특징점의 위치, 각도 및 형으로 구성되는 지문 정보를 추출한다.The fingerprint information extracting unit 432 receives a fingerprint image of an authentication user by using a sensing device, and extracts fingerprint information consisting of a location, an angle, and a shape of a feature point from the fingerprint image.

다항식 생성부(433)는 추출된 지문 정보를 계수로 하는 제1다항식을 생성한다.The polynomial generator 433 generates a first polynomial having the extracted fingerprint information as a coefficient.

가짜정보 삽입부(434)는 특징점의 위치, 각도 및 형으로 구성되는 복수의 가짜 지문 정보를 랜덤하게 생성하고, 생성된 가짜 지문 정보를 추출된 지문 정보에 삽입한다.The fake information insertion unit 434 randomly generates a plurality of fake fingerprint information composed of the position, angle, and type of the feature point, and inserts the generated fake fingerprint information into the extracted fingerprint information.

데이터 베이스(435)는 제1다항식 및 가짜 지문 정보가 삽입된 지문 정보를 저장한다. 데이터 베이스(435)는 비휘발성 메모리 소자, 휘발성 메모리 소자 또는 하드 디스크 드라이브, 광학 기록매체 등을 포함할 수 있다.The database 435 stores fingerprint information into which the first polynomial and the fake fingerprint information are inserted. The database 435 may include a nonvolatile memory device, a volatile memory device or a hard disk drive, an optical recording medium, and the like.

먼저, 지문 스캐너 등의 센싱장치를 이용하여 인증 사용자의 지문 영상을 입력받고, 지문 영상에서 특징점의 위치, 각도 및 형으로 구성되는 지문 정보를 추출한다(510 과정). First, a fingerprint image of an authentication user is input using a sensing device such as a fingerprint scanner, and fingerprint information including a position, an angle, and a shape of a feature point is extracted from the fingerprint image (step 510).

지문 정보가 추출되면, 추출된 지문 정보를 계수로 하는 제1다항식을 생성한다(520 과정).When the fingerprint information is extracted, a first polynomial expression having the extracted fingerprint information as a coefficient is generated (step 520).

다음, 특징점의 위치, 각도 및 형으로 구성되는 복수의 가짜 지문 정보를 랜덤하게 생성하고, 생성된 가짜 지문 정보를 위 과정(510 과정)에서 추출된 지문 정보에 삽입한다(530 과정). 바람직하게는, 가짜 지문 정보가 삽입된 지문 정보는 2 차원 상(x-y 좌표 평면상)의 각도에 해당하는 지문 정보를 3차원 상의 z축으로 이용하는 정보일 수 있다. 바람직하게는, 이 과정(530 과정)은 이전에 삽입된 가짜 지문 정보의 위치 및 각도의 차가 임계값 이상이 되는 가짜 지문 정보를 생성하여 추출된 지문 정보에 삽입하는 과정일 수 있다. 이때, 임계값은 본 발명이 속하는 기술 분야의 통상의 지식을 가진 자가 지문 인식률이나 보안성 등을 고려하여 정할 수 있는 범위의 값이다.Next, randomly generate a plurality of fake fingerprint information consisting of the location, angle and type of the feature point, and inserts the generated fake fingerprint information into the fingerprint information extracted in the above step (510) (step 530). Preferably, the fingerprint information into which the fake fingerprint information is inserted may be information using the fingerprint information corresponding to the angle of the two-dimensional image (on the x-y coordinate plane) as the z-axis on the three-dimensional image. Preferably, this process 530 may be a process of generating fake fingerprint information in which the difference between the position and the angle of the previously inserted fake fingerprint information is greater than or equal to the threshold value and inserting the fake fingerprint information into the extracted fingerprint information. In this case, the threshold value is a value within a range that can be determined in consideration of fingerprint recognition rate, security, etc. by a person having ordinary knowledge in the art.

마지막으로, 제1다항식 및 가짜 지문 정보가 삽입된 지문 정보를 데이터 베이스에 저장한다(540 과정).Finally, the fingerprint information in which the first polynomial and the fake fingerprint information are inserted is stored in the database (step 540).

먼저, 사용자의 지문 영상에서 입력센싱장치를 이용하여 특징점의 위치, 각도 및 형으로 구성되는 입력 지문 정보를 추출하고, 추출된 지문 정보를 기하학적 변환하여 입력 3차원 해쉬 테이블을 생성한다(610 과정).First, input fingerprint information including the position, angle, and type of a feature point is extracted from a fingerprint image of a user using an input sensing device, and an input three-dimensional hash table is generated by geometrically converting the extracted fingerprint information (step 610). .

다음, 데이터 베이스에 저장된 은닉 지문 정보를 기하학적 변환하여 등록 3차원 해쉬 테이블을 생성한다(620 과정).Next, geometrically transform the hidden fingerprint information stored in the database to generate a registered three-dimensional hash table (step 620).

입력 3차원 해쉬 테이블 및 등록 3차원 해쉬 테이블이 생성되면, 등록 3차원 해쉬 테이블 및 입력 3차원 해쉬 테이블을 정렬하여 지문 정보를 정합한 후, 에러 정정 코드를 이용하여 정합된 지문 정보로부터 가짜 특징점을 삭제한다(630 과정).After the input 3D hash table and the registration 3D hash table are generated, the registration 3D hash table and the input 3D hash table are aligned to match the fingerprint information, and a fake feature point is extracted from the matched fingerprint information using an error correction code. Delete (step 630).

다음, 정합된 지문 정보를 계수로 하는 제2다항식을 생성한다(640 과정).Next, a second polynomial is generated using the matched fingerprint information as a coefficient (step 640).

제2다항식이 생성되면, 제1다항식과 제2다항식을 비교하여 다항식이 복원되 었는지 판단한다(650 과정). 이때, 제1다항식과 제2다항식이 일치하면, 다항식의 복원이 성공한 것으로 판단할 수 있다. When the second polynomial is generated, it is determined whether the polynomial is restored by comparing the first polynomial and the second polynomial (step 650). At this time, if the first polynomial and the second polynomial coincide, it may be determined that the reconstruction of the polynomial is successful.

다음, 다항식의 복원이 성공하면, 인증 성공으로 판단하고(651 과정), 다항식의 복원이 실패하면, 인증 실패로 판단한다(652 과정). 필요에 따라, 다항식의 복원이 성공한 경우, 사용자의 인증이 성공하였다는 인증 결과를 출력하는 과정을 더 포함할 수 있다.Next, if the restoration of the polynomial succeeds, it is determined as authentication success (step 651). If the restoration of the polynomial fails, it is determined as authentication failure (step 652). If necessary, when the restoration of the polynomial is successful, the method may further include outputting an authentication result indicating that the authentication of the user is successful.

이때, 사용자 인증을 위해 은닉된 지문정보를 본래의 지문정보로 복원하는 과정이 필요없게 된다.At this time, there is no need to restore the hidden fingerprint information to the original fingerprint information for user authentication.

지문 스캐너 등의 센싱장치를 이용하여 사용자의 지문영상(710)을 획득한다. 획득된 지문영상에서 위치, 각도, 형으로 구성된 지문정보(720)를 추출한다. 도 7에서, 이때의 지문 정보는 원형으로 표시된다. 다음, 추출된 지문정보와 구분할 수 없는 가짜 지문 정보를 랜덤하게 다수 생성(사각형)하여 삽입한다(730). 삽일 할 때는 지문정보와 너무 가깝게 있지 않도록 하며, 근처 지문정보의 각도가 차이가 많이 나게 하도록 한다. 또한, 매번 삽입되는 가짜 지문 정보는 이전에 삽입되었던 가짜 지문 정보와의 거리와 각도를 고려한다.A fingerprint image 710 of a user is obtained by using a sensing device such as a fingerprint scanner. The fingerprint information 720 composed of the position, angle, and type is extracted from the acquired fingerprint image. In FIG. 7, the fingerprint information at this time is displayed in a circle. Next, a plurality of random fingerprint information (squares) which cannot be distinguished from the extracted fingerprint information are randomly generated (rectangle) and inserted (step 730). When inserting, make sure not to be too close to the fingerprint information, and make the angle of the nearby fingerprint information different. In addition, the fake fingerprint information inserted every time considers the distance and angle with the previously inserted fake fingerprint information.

2차원 공간에서 은닉된 지문정보(810)에서는 지문의 크기가 한계가 있기 때 문에 가짜 지문 정보가 삽입될 때 한계가 있다. 그러나, 3차원 공간에서 은닉된 지문정보(820)는 2차원에서 각도로 사용되었던 지문정보를 z축으로 활용함으로써 3차원 공간을 활용할 수 있다. 따라서, 2차원 공간에서 삽입되는 가짜 지문 정보의 수보다 훨씬 많은 가짜 지문 정보를 삽입할 수 있다.In the fingerprint information 810 concealed in the two-dimensional space, since the size of the fingerprint is limited, there is a limit when the fake fingerprint information is inserted. However, the fingerprint information 820 concealed in the three-dimensional space may utilize the three-dimensional space by utilizing the fingerprint information, which was used as an angle in two dimensions, as the z-axis. Therefore, it is possible to insert much more fake fingerprint information than the number of fake fingerprint information inserted in the two-dimensional space.

2차원 공간에서 기하학적 변환 방법은 한 점을 기준점으로 선택하고(910), 기준점을 x-y의 좌표의 원점에 두고 각도는 x축과 평행하게 만든 뒤 나머지 점들을, 기준점이 원점으로 변환한 식에 적용키는 것이다(920). 마찬가지로, 3차원 공간에서 기하학적 변환 방법은 기준점을 x-y축의 원점에 두고 나머지 점들을 기준점이 원점으로 변환된 식에 적용키는 것이다(930).In two-dimensional space, the geometric transformation method selects a point as a reference point (910), sets the reference point to the origin of the coordinates of xy, makes the angle parallel to the x-axis, and applies the remaining points to the equation converted to the reference point. The key is 920. Similarly, the geometric transformation method in 3D space is to apply the reference point to the origin of the x-y axis and apply the remaining points to the equation in which the reference point is converted to the origin (930).

표 1은 종래의 2D 해쉬 테이블을 이용한 방법과 본 발명에 따른 3D 해쉬 테이블을 이용한 방법에 관련하여 오인식률(FAR:False Acceptance Rate)과 오거부율(FRR:False Reject Rate)을 중심으로 성능을 비교한 것이다.Table 1 compares performance based on False Acceptance Rate (FAR) and False Reject Rate (FRR) in relation to the conventional 2D hash table method and the 3D hash table method according to the present invention. It is.

오인식률과 오거부율은 지문·홍채·얼굴 등의 모양으로 개인을 식별하는 바이오인식 기술의 수준을 평가하는 데 쓰는 용어이다. False recognition rate and false rejection rate are terms used to evaluate the level of biometrics that identify individuals in the form of fingerprints, irises, and faces.

오인식률이란 다른 사람의 바이오인식 정보를 특정인의 것으로 잘못 인식할 수 있는 비율을 말한다. 시스템이 저장하고 있는 바이오인식 정보와 센서로 인식한 인증 대상자의 지문·홍채·얼굴 등 정보를 서로 맞춰본 뒤 실수로 같은 사람의 것이라고 판단하는 경우다. 오인식률이 0.001이라면 1000번에 한 번 잘못 인식할 수 있다는 의미다.False recognition rate is the rate at which another person's biometric information can be misrecognized as that of a specific person. This is the case when the biometric information stored in the system and the fingerprint, iris, and face of the authentication target recognized by the sensor are matched with each other and judged to be of the same person by mistake. If the false positive rate is 0.001, it means that it can be misrecognized once every 1000 times.

오인식률만 가지고 시스템 성능을 판단하면 매칭 수준을 지나치게 엄격히 함에 따라 잘못 인식하는 비율은 낮아지지만 인증을 거부하는 비율이 높아져 사실상 시스템 사용에 문제가 발생할 가능성이 있다. 이 때문에 항상 함께 거론되는 개념이 바로 오거부율이다. Determining the performance of a system using only a false recognition rate may result in problems with system usage due to excessively strict matching levels, which lowers the rate of false recognition but increases the rate of rejection of authentication. For this reason, the concept that is always discussed together is the rejection rate.

오거부율이란 시스템이 개인을 식별할 때 매칭 오류로 인해 잘못 거부하는 비율을 말한다. 오거부율이 높으면 실제 바이오인식 정보의 주인이 통과하려 할 때도 이를 거부하기 때문에 아무리 보안 수준이 높아진다고 해도 실제로 사용하는 데 불편함이 많아진다.False rejection rate is the rate at which the system falsely rejects a matching error when identifying an individual. If the false rejection rate is high, the owner of the biometric information refuses to pass it, so even if the security level is high, it is inconvenient to use it.

이하에서는 2차원과 3차원 해쉬 테이블을 이용한 퍼지볼트의 지문 인식률을 비교하기 위하여, 지문 템플릿에 삽입되는 거짓 특징점의 개수와 비밀키를 이용하여 생성하는 다항식의 차수에 따라 실험을 측정하였다.Hereinafter, in order to compare the fingerprint recognition rates of the fuzzy bolts using the 2D and 3D hash tables, the experiments were measured according to the number of false feature points inserted in the fingerprint template and the degree of polynomial generated using the secret key.

표 1에서는 각각의 인식률을 보여준다. 본인 정합에서, 보호된 템플릿으로부터 다항식을 풀 수 있다면 사용자는 비밀키를 획득 할 수 있다. 가령, 등록시 비밀키를 10차 다항식을 이용하여 저장하였다면 계수가 11개가 되고, 정합을 수행할 때 11개의 사용자 특징점을 획득한다면 10차 다항식을 재생성할 수 있다. Table 1 shows each recognition rate. In identity matching, the user can obtain the secret key if he can solve the polynomial from the protected template. For example, if a secret key is stored using a 10th order polynomial at the time of registration, the coefficient becomes 11, and if the 11 user feature points are acquired when performing matching, the 10th order polynomial can be regenerated.

표 1에서는 본인정합에서 거짓 특징점이 1,000개이고 비밀키를 10차 다항식으로 생성하였을 때, 4,800의 시도 중에서 사용자는 비밀키를 4,391회 획득할 수 있었고, 409회 획득에 실패하였다. 또한, FRR(False Reject Rate)은 0.091이였고, GAR(Genuine Accept Rate)은 0.909이다. In Table 1, when 1,000 false feature points were generated in the self-matching and the secret key was generated by the 10th polynomial, among 4,800 attempts, the user could acquire 4,391 secret keys and failed to obtain 409 times. In addition, the False Reject Rate (FRR) was 0.091, and the Genuine Accept Rate (GAR) was 0.909.

타인정합에서, 다항식의 차수와 거짓 특징점의 개수에 따라 지문 인식률을 측정하였다. 전체 400명에서 1명과 다른 399명의 타인정합을 수행한 결과, FAR은 거의 0%이다. 또한, 다항식의 차수에 따라 8차, 9차, 10차에 대하여 실험한 결과 역시 FAR은 0%이다. In others, fingerprint recognition rates were measured according to the order of polynomials and the number of false feature points. The FAR resulted in nearly 0% as a result of the other's 399 others who matched 1 to 399 people. In addition, the results of experiments on the 8th, 9th, and 10th orders according to the order of the polynomial also show 0% FAR.

표 1에서 각각 2차원과 3차원 해쉬 테이블을 이용한 퍼지볼트의 지문 인식률(FAR과 FRR)을 확인할 수 있다. 거짓 특징점을 200개 추가하고 수작업으로 정렬한 종래 발명의 인식률(FRR)은 15%로, 본 발명의 거짓 특징점 1,000개에 자동정렬한 인식률(FRR) 9%에 비하여 떨어짐을 확인할 수 있다.In Table 1, the fingerprint recognition rates (FAR and FRR) of the fuzzy bolts using the 2D and 3D hash tables can be checked. The recognition rate (FRR) of the conventional invention in which 200 false feature points were added and manually sorted was 15%, which is lower than that of the automatic alignment recognition rate (FRR) 9% in 1,000 false feature points of the present invention.

표 2는 종래의 2D 해쉬 테이블을 이용한 방법과 본 발명에 따른 3D 해쉬 테이블을 이용한 방법에 관련하여 보안성을 비교한 것이다.Table 2 compares the security of the conventional method using the 2D hash table and the method using the 3D hash table according to the present invention.

2차원 해쉬 테이블2-D Hash Table 3차원 해쉬 테이블3D Hash Table 거짓 특징점 개수False feature points 400400 1,0001,000 10차 다항식10th polynomial 3.974×10¹² 3.974 × 10 ¹² 5.833×10¹⁶ 5.833 × 10 ¹⁶ 12차 다항식12th polynomial 1.193×10¹⁵ 1.193 × 10 ¹⁵ 1.02×10²⁰ 1.02 × 10 ²⁰

본 발명에서, 만약 10차 다항식과 11개의 계수를 사용할 경우, 공격자는 11개 이상의 특징점이 있어야 올바른 다항식을 복원할 수 있다. 전체 볼트의 수는 1,036개(사용자 특징점 36개, 거짓 특징점 1,000개)이고, 11개의 전체 조합은 C(1036,11)≒3.504×10²⁵이다. 또한, 다항식을 풀기 위해 본 발명의 보안성은 C(1036,11)/C(36,11)≒5.8335×10¹⁶이 된다. 이에 비해, 2차원 해슁 테이블을 이용하는 경우, 같은 방법으로 전체 볼트의 수는 436개(사용자 특징점 36개, 거짓 특징점 400개)이고, 10차 다항식을 사용할 경우의 보안성은 C(436,11)/C(36,11)≒ 3.974×10¹²이다.In the present invention, if the 10th order polynomial and 11 coefficients are used, the attacker needs 11 or more features to recover the correct polynomial. The total number of bolts is 1,036 (36 user feature points, 1,000 false feature points), and the 11 total combinations are C (1036,11) ≒ 3.504 × 10 ²⁵ . In addition, to solve the polynomial, the security of the present invention is C (1036,11) / C (36,11) ≒ 5.8335 × 10 ¹⁶ . On the other hand, when using a two-dimensional hash table, the total number of bolts is 436 (36 user feature points and 400 false feature points). C (36,11) ≒ 3.974 × 10 ¹² .

표 3는 종래의 패스워드를 이용한 방법, 종래의 2D 해쉬 테이블을 이용한 방법 및 본 발명에 따른 3D 해쉬 테이블을 이용한 방법에 관련하여 보안성을 비교한 것이다.Table 3 compares the security in relation to the method using the conventional password, the method using the conventional 2D hash table and the method using the 3D hash table according to the present invention.

8자리 패스워드8 digit password 종래 지문 퍼지볼트 (200개 거짓 특징점)Conventional Fingerprint Fuzzy Bolts (200 False Feature Points) 본 발명 (1,000개 거짓 특징점)The present invention (1,000 false feature points) 2²³ 2 ²³ 2³⁵ 2 ³⁵ 2⁶⁶ 2 ⁶⁶

본 발명에서 1,000개의 거짓 특징점을 이용한 3차원 해쉬테이블에 의한 비밀키 보호 방법과 종래의 지문 퍼지볼트에서 실험된 200개의 거짓 특징점을 이용한 비밀키 보호, 그리고 현재 사용하는 8자리 패스워드에 의한 비밀키 보호 방법의 보안성을 표 3에 정리하였다. 표 3에서, 8자리 패스워드는 숫자의 경우

≒

=

이고, 표 3에서, 본 발명은 12차 다항식에서 chaff의 개수가 1000개일 때, 1.02×10²⁰≒2⁶⁶의 보안성을 갖는다.In the present invention, a secret key protection method using a three-dimensional hash table using 1,000 false feature points, a secret key protection using 200 false feature points tested in a conventional fingerprint fuzzy bolt, and a secret key protection using an 8-digit password currently used The security of the method is summarized in Table 3. In Table 3, 8-digit passwords are numeric

≒

=

In Table 3, the present invention has a security of 1.02 × 10 ²⁰ ≒ 2 ⁶⁶ when the number of chaff is 1000 in the 12th order polynomial.

표 2 및 표 3에서는 수치가 클수록 보안성이 좋다고 할 수 있다. 따라서, 본 발명에 따른 3D 해쉬 테이블을 이용한 방법은 종래의 패드워드를 이용한 방법이나 2D 해쉬 테이블을 이용한 방법보다 우수한 보안성을 갖는다.In Tables 2 and 3, the larger the value, the better the security. Therefore, the method using the 3D hash table according to the present invention has superior security than the method using the conventional padword or the method using the 2D hash table.

바람직하게는, 본 발명의 3차원 퍼지볼트를 이용한 지문 데이터 은닉 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 기록하여 제공할 수 있다.Preferably, it is possible to record and provide a program for executing the fingerprint data concealment method using the three-dimensional fuzzy bolt of the present invention on a computer-readable recording medium.

바람직하게는, 본 발명의 3차원 퍼지볼트를 이용한 지문 데이터 인증 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 기록하여 제공할 수 있다.Preferably, the fingerprint data authentication method using the three-dimensional fuzzy bolt of the present invention can be provided by recording a program for executing in a computer on a computer-readable recording medium.

본 발명은 소프트웨어를 통해 실행될 수 있다. 소프트웨어로 실행될 때, 본 발명의 구성 수단들은 필요한 작업을 실행하는 코드 세그먼트들이다. 프로그램 또는 코드 세그먼트들은 프로세서 판독 가능 매체에 저장되거나 전송 매체 또는 통신망에서 반송파와 결합된 컴퓨터 데이터 신호에 의하여 전송될 수 있다.The invention can be implemented via software. When implemented in software, the constituent means of the present invention are code segments that perform the necessary work. The program or code segments may be stored on a processor readable medium or transmitted by a computer data signal coupled with a carrier on a transmission medium or network.

컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 테이터가 저장되는 모든 종류의 기록 장치를 포함한다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 장치의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, DVD±ROM, DVD-RAM, 자기 테이프, 플로피 디스크, 하드 디스크(hard disk), 광데이터 저장장치 등이 있다. 또한, 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 장치에 분산되어 분산방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수 있다.The computer-readable recording medium includes all kinds of recording devices in which data is stored which can be read by a computer system. Examples of computer-readable recording devices include ROM, RAM, CD-ROM, DVD ± ROM, DVD-RAM, magnetic tape, floppy disks, hard disks, optical data storage devices, and the like. The computer readable recording medium can also be distributed over network coupled computer devices so that the computer readable code is stored and executed in a distributed fashion.

본 발명은 도면에 도시된 일 실시예를 참고로 하여 설명하였으나 이는 예시적인 것에 불과하며 당해 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 실시예의 변형이 가능하다는 점을 이해할 것이다. 그러나, 이와 같은 변형은 본 발명의 기술적 보호범위 내에 있다고 보아야 한다. 따라서, 본 발명의 진정한 기술적 보호범위는 첨부된 특허청구범위의 기술적 사상에 의해서 정해져야 할 것이다.Although the present invention has been described with reference to one embodiment shown in the drawings, this is merely exemplary and will be understood by those of ordinary skill in the art that various modifications and variations can be made therefrom. However, such modifications should be considered to be within the technical protection scope of the present invention. Therefore, the true technical protection scope of the present invention will be defined by the technical spirit of the appended claims.

상술한 바와 같이, 본 발명에 의하면, 생체정보를 안전하게 보호하기 위하여 3차원 공간을 고려한 퍼지 볼트 이론을 적용함으로써, 지문 정보를 은닉하기 위한 가짜 지문 정보의 수를 증가시키고, 인식률을 저하시키지 않으면서 보안성을 향상시킬 수 있으며, 인증 과정에서도 다항식의 복원 과정을 이용하여 은닉된 지문 정보를 본래의 지문 정보로 복원하지 않고도 인증을 완료할 수 있어 지문 정보 해킹에 대한 안전성을 향상시킬 수 있는 효과가 있다.As described above, according to the present invention, by applying the fuzzy bolt theory in consideration of the three-dimensional space in order to secure the biometric information, the number of fake fingerprint information for concealing the fingerprint information is increased, and the recognition rate is not reduced. Security can be improved, and authentication can be completed without restoring the hidden fingerprint information to the original fingerprint information by using the polynomial restoration process in the authentication process, thereby improving the security against fingerprint hacking. have.

Claims

Receiving a fingerprint image of an authentication user by using a sensing device and extracting fingerprint information consisting of a location, an angle, and a shape of a feature point from the fingerprint image;

Generating a first polynomial having the extracted fingerprint information as a coefficient;

Randomly generating a plurality of fake fingerprint information consisting of a location, an angle, and a type of a feature point, and inserting the generated fake fingerprint information into the extracted fingerprint information; And

And storing the fingerprint information in which the first polynomial and the fake fingerprint information are inserted in a database.

The method of claim 1,

The fingerprint information into which the fake fingerprint information is inserted

A fingerprint data concealment method using a three-dimensional fuzzy bolt, characterized in that the fingerprint information corresponding to the angle of the two-dimensional image is used as the z-axis on the three-dimensional image.

The method of claim 1,

Inserting the fake fingerprint information into the extracted fingerprint information

And generating fake fingerprint information having a difference between a position and an angle of previously inserted fake fingerprint information more than a threshold value and inserting the fake fingerprint information into the extracted fingerprint information.

Extracting input fingerprint information consisting of a location, an angle, and a shape of a feature point from a user's fingerprint image by using an input sensing device, and generating an input three-dimensional hash table by geometrically converting the extracted fingerprint information;

A fingerprint image of an authentication user is input by using a sensing device, a fingerprint information including a location, an angle, and a shape of a feature point is extracted from the fingerprint image, and a first polynomial having the extracted fingerprint information as a coefficient is generated and randomly generated. Generating a registered three-dimensional hash table by geometrically transforming the hidden fingerprint information generated by inserting a plurality of fake fingerprint information composed of the position, angle, and type of the generated feature point into the extracted fingerprint information;

Aligning the registered 3D hash table and the input 3D hash table to match fingerprint information, and then deleting a fake feature point from the matched fingerprint information using an error correction code;

Generating a second polynomial having the matched fingerprint information as a coefficient; And

And comparing the first polynomial and the second polynomial and verifying a result of user authentication. 3.

The method of claim 4, wherein

Generating the registered three-dimensional hash table

Fingerprint data authentication method using the three-dimensional fuzzy bolt, characterized in that the fingerprint information is inserted into the fake fingerprint information is a fingerprint information corresponding to the angle of the two-dimensional image on the z-axis of the three-dimensional image.

The method of claim 4, wherein

Generating the registered three-dimensional hash table

3. The fingerprint data authentication method of claim 3, wherein the fake fingerprint information inserted in the extracted fingerprint information is fake fingerprint information having a difference between a position and an angle of the previously inserted fake fingerprint information.

A fingerprint information extracting unit which receives a fingerprint image of an authentication user by using a sensing device and extracts fingerprint information consisting of a location, an angle, and a shape of a feature point from the fingerprint image;

A polynomial generator for generating a first polynomial formula using the extracted fingerprint information as a coefficient;

A fake information insertion unit which randomly generates a plurality of fake fingerprint information consisting of a location, an angle, and a type of a feature point, and inserts the generated fake fingerprint information into the extracted fingerprint information; And

Fingerprint data concealment apparatus using a three-dimensional fuzzy bolt comprising a database for storing the first polynomial and the fingerprint information inserted the fake fingerprint information.

The method of claim 7, wherein

The fake information insertion unit

3. The apparatus of claim 3, wherein the fake fingerprint information inserted in the extracted fingerprint information is fake fingerprint information in which a difference between a position and an angle of the previously inserted fake fingerprint information is greater than or equal to a threshold value.

An input fingerprint information extracting unit for extracting input fingerprint information consisting of a location, an angle, and a type of a feature point from an input fingerprint device of a user's fingerprint image;

An input hash table generator for generating an input three-dimensional hash table by geometrically converting the extracted fingerprint information;

A fingerprint image of an authentication user is input by using a sensing device, a fingerprint information including a location, an angle, and a shape of a feature point is extracted from the fingerprint image, and a first polynomial having the extracted fingerprint information as a coefficient is generated and randomly generated. A registration hash table generation unit generating a registration three-dimensional hash table by geometrically transforming the hidden fingerprint information generated by inserting a plurality of fake fingerprint information consisting of a position, an angle, and a shape of the feature point generated in the extracted fingerprint information;

A fingerprint information alignment unit for arranging the registered three-dimensional hash table and the input three-dimensional hash table;

An error correction unit for matching the fingerprint information using the sorted registered 3D hash table and the input 3D hash table, and then deleting a fake feature point from the matched fingerprint information using an error correction code;

A polynomial restoration unit for generating a second polynomial having the matched fingerprint information as a coefficient; And

Fingerprint data authentication system using a three-dimensional fuzzy bolt comprising a user authentication unit for verifying the result of the user authentication by comparing the first polynomial and the second polynomial.