Untargeted Near-collision Attacks in Biometric Recognition

要約

タイトル：生体認証におけるターゲット外近接衝突攻撃

要約：
– 生体認証システムには、識別モードと検証モードの2つがあります。
– 識別モードでは、システムはすべてのユーザーの登録済みテンプレートを照合して個人を認識します。
– 検証モードでは、システムは新しいテンプレートを既存のテンプレートと照合して、主張された個人を検証します。
– 認識しきい値の調整によって、偽陽性率と偽陰性率が求められ、認識精度とシステムのセキュリティが定義されます。
– この研究では、確率モデリングを用いてバイナリテンプレートのセキュリティ強度を計量することに焦点を当てています。
– テンプレートサイズ、データベースサイズ、しきい値が近接衝突の確率に与える影響について調査し、生体認証システムに対する2つの攻撃手法を解説しています。
– 一般的な攻撃を通じてパラメータの選択についても考察されています。

要約(オリジナル)

A biometric recognition system can operate in two distinct modes, identification or verification. In the first mode, the system recognizes an individual by searching the enrolled templates of all the users for a match. In the second mode, the system validates a claimed identity by comparing the fresh template with the enrolled template for this identity. Both the experimentally determined false match rate and false non-match rate through recognition threshold adjustment define the recognition accuracy, and hence the security of the system. The biometric transformation schemes usually produce binary templates that are better handled by cryptographic schemes. One of the requirements for these transformation schemes is their irreversibility. In this work, we rely on probabilistic modelling to quantify the security strength of binary templates. We investigate the influence of template size, database size and threshold on the probability of having a near-collision, and we highlight two attacks on biometric systems. We discuss the choice of parameters through the generic presented attacks.

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