Biometric layering: Template security and privacy through multi-biometric template fusion
Biyometrik katmanlama: Çoklu-biyometrik şablon karışımı ile şablon güvenliği ve mahremiyeti
- Tez No: 434054
- Danışmanlar: Prof. Dr. AYŞE BERRİN YANIKOĞLU YEŞİLYURT
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Bilim ve Teknoloji, Computer Engineering and Computer Science and Control, Science and Technology
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2016
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Sabancı Üniversitesi
- Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 102
Özet
Biyometrik uygulamalarn kullanm alan genişledikçe merkezi veritabanlarında tutulan biyometrik bilgininin mahremiyeti ve olası kötüye kullanım noktasında endişeler artmaktadır. Son yıllarda biyometrik sablon muhafazası konusunda yapılan calışmalar bu problemleri şablonun kendi içinde veya doğrulama mekanizmalarn etkilemeyecek başka bir veri yapsı ile izinsiz kullanım ve çapraz karşılastırma saldırılarına karşı korumaya yönelik çözümleri kapsamaktadr. Bu tez calışmaşında birden fazla biyometrik bilgiyi tek bir sablon üzerinde katmanlayarak bir çoklu biyometrik yapı oluşturma ve bilgilerin karısımından faydanlanarak bu bilgilerin güvenliğinin ve mahremiyetinin korunması amacı ile bir yöntem sunulmaktadır. Bu yöntem kişilerin biyometrik bilgilerini yine ayn kisilerin biyometrik bilgileri ile korumayı amaçlamaktadır ve böylece sadece biyometrik temelli bir çözüm sunmaktadır. Kullanılan yöntem çoklu biyometrik bilgiyi isleyip degerlendirdigi icin geleneksel tek biyometrili yöntemlere göre daha basarlı sonuçlar vermektedir. Sunulan yöntem değistirilebilen biyometrik bilgi ile icra edildigi durumlarda biyometrinin iptal edilebilirliği (yenilenebilirliği) de sağlanmış oluyor. Değistirilebilen biyometrik bilgiye örnek olarak bu çalışmada ses biyometrisi kullanılmaktadır. Kişilerin kendi seslerini kullanarak kendi belirledikleri bir gizli sözcüğü söylemesi ve bu bilginin biyometrik katmana karıştırılması ile olusturulan kayıtlar, ileride kisinin baska bir gizli sözcüğü tercih etmesi neticesinde değistirilebilir, iptal edilebilir ve yenilenebilir olma özelliklerine de kavuşmaktadır.
Özet (Çeviri)
As biometric applications are gaining popularity, there is increased concern over the loss of privacy and potential misuse of biometric data held in central repositories. Biometric template protection mechanisms suggested in recent years aim to address these issues by securing the biometric data in a template or other structure such that it is suitable for authentication purposes, while being protected against unauthorized access or crosslinking attacks. We propose a biometric authentication framework for enhancing privacy and template security, by layering multiple biometric modalities to construct a multi-biometric template such that it is dicult to extract or separate the individual layers. Thus, the framework uses the subject's own biometric to conceal her biometric data, while it also enjoys the performance bene ts because of the use of multiple modalities. The resulting biometric template is also cancelable if the system is implemented with cancelable biometrics such as voice. We present two di erent realizations of this idea: one combining two di erent ngerprints and another one combining a ngerprint and a spoken passphrase. In either case, both biometric samples are required for successful authentication, leading to increased security, in addition to privacy gains. The performance of the proposed framework is evaluated using the FVC 2000-2002 and NIST ngerprint databases, and the TUBITAK MTRD speaker database. Results show only a small degradation in EER compared to a state-of-the-art ngerprint veri cation system and high identi cation rates, while cross-link rates are low even with very small databases.
Benzer Tezler
- Biometric studies on some leaf and fruit characters of three different quercus petraea (mattuschka) liebl. subsp. iberica (steven ex. bieb) krassilln populations in Bolu province
Bolu ilindeki üç farklı quercus petraea (mattuschka) liebl. alttür. iberica (steven ex bieb) krassilln. populasyonlarının bazı yaprak ve meyve varyasyonları üzerine biyometrik çalışmalar
BAĞDAGÜL ALTUN
Yüksek Lisans
İngilizce
1996
BiyolojiAbant İzzet Baysal ÜniversitesiBiyoloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. M. TEKİN BABAÇ
- Real-time hand biometric pattern recognition using advanced machine learning techniques
Gelişmiş makine öğrenimi tekniklerini kullanarak gerçek zamanlı el biyometrik örüntü tanıma
SAIF KADHIM JABBAR AL-SAEDI
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş ÜniversitesiBilgi Teknolojileri Ana Bilim Dalı
Assist. Prof. Dr. ABDULLAHI ABDU IBRAHIM
- A new structure of convolutional neural network for human identification by analyzing hand geometry images
Başlık çevirisi yok
HIBA KAREEM GHENA AL SHATTRAWI
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş ÜniversitesiBilişim Teknolojileri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OSMAN NURİUÇAN
- Avuç içi tarama yöntemlerini kullanarak bıyometrık kimlik tespiti
Biometric palm scanning methods for identification using new approaches
FARAZ JALALİ DARGHLOU
Yüksek Lisans
Türkçe
2013
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiGazi ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. FIRAT HARDALAÇ
- Mobil androıd ortamında parmak izi tanıma ve kimlik doğrulama sisteminin geliştirilmesi
Development of identity authentication system and fingerprint recognition on mobile android environment
SÜLEYMAN ÇINAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2014
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolHaliç ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUHAMMET KÖKSAL