취소 가능한 얼굴 인식을 지원하는 치환 변환 기법에 대한 고찰

국문 초록 (Abstract)

생체 정보를 사용하는 시스템에 암호학적 단방향 함수를 직접적으로 적용하는 것은 어려운 것으로 알려져 있다. 이러한 문제를 해결하기 위한 한 가지 방법으로써, 치환 변환 기법이 존재한다. 그러나 그 기법에서는 실험을 통한 구체적인 알고 리즘이나 변환 기법에 따른 성능 분석을 직접 보여주지 않았다. 이 논문에서는 변환 기법의 인식률을 실험을 통하여 보여줌으로써 기법이 올바르게 동작한다는 사실을 보인다. 또한 실험 결과를 보여주는데 있어서 LDA에 치환 변환 기법을 적용하였다. 반대로 우리는 또한 치환 변환 기법에 반하는 새로운 공격에 대해서 소개하고, 마지막으로 이 문제를 해결할 수 있는 치환 변환 기법의 일반화를 간략히 소개한다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

It is known to be hard to apply cryptographic one-way functions to the recognition system using bio-information directly. As one of the solutions about that problem, there is a permutation transformation scheme. However, they did not show any algorithmic behavior or any performance analysis of the transformation by experiment. In this paper, by showing the recognition ratio of the transformed scheme by experiment, we prove that that scheme is sound. Also, we adopt their transformation to LDA(Linear Discriminant Analysis) to show the experimental results. In the negative side, we introduce a new type of attack against the permutation transformation schemes. Finally, we briefly mention a generalization of the permutation transformation for countermeasure of the attack at the end of this paper.

목차 (Table of Contents)

• 요약
• ABSTRACT
• Ⅰ. 서론
• Ⅱ. 얼굴 인식 기법의 데이터 분석 기법
• Ⅲ. 치환 변환 기법
• Ⅳ. 실험
• Ⅴ. 특정 사용자의 템플릿을 추출하는 공격 방법
• Ⅵ. 결론
• 참고문헌
• 〈著者紹介〉

참고문헌 (Reference)

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