Xác thực theo thẻHệ thống xác thực sử dụng công nghệ này yêu cầu phải có các thiết bị vật lý dùng để đọc thẻ và phải được kết nối với hệ thống máy tính để quản lý, đặt ở nhiều nơi thuận
Trang 1MỤC LỤC
Trang 2CHƯƠNG I: GIỚI THIỆU KHÁI QUÁT VỀ XÁC THỰC
1.1 Định nghĩa xác thực
Xác thực (tiếng anh: Authentication = thật hoặc chính cống) là một hành động nhằm thiết lập hoặc chứng thực một cái gì đó (hoặc một người nào đó) đáng tin cậy, có nghĩa là những lời khai báo do người đó đưa ra hoặc về vật đó
là sự thật Xác thực một đối tượng còn có nghĩa là công nhận nguồn gốc của đối tượng, trong khi, xác thực một người thường bao gồm việc thẩm tra nhận dạng của họ Việc xác thực thường phụ thuộc vào một hoặc nhiều nhân tố xác thực để minh chứng cụ thể
Xác thực là đặc biệt quan trọng để cho sự hoạt động của hệ thống được an toàn Hệ thống luôn luôn trước tiên xác thực một thực thể khi nó cố thử thiết lập
sự liên lạc Khi đó nét nhận dạng của thực thể được dùng để xác định sự truy nhập của nó như một đặc quyền hoặc để đạt được sự sẵn sàng phục vụ Suốt quá trình thực hiện giao thức xác thực, hai bên luôn luôn trao đổi bí mật chung, mà
nó sẽ được dùng để đưa đến sự bảo mật và toàn vẹn
1.2 Vấn đề xác thực người dùng và tầm quan trọng của nó
Mật khẩu của bạn có thể bị đánh cắp bởi những người dùng trên mạng internet Những hacker có rất nhiều công cụ để có thể lấy được mật khẩu của bạn Do đó đối với hệ thống xác thực người dùng để đảm bảo an toàn thì người dùng phải thay đổi mật khẩu thường xuyên, do đó sẽ làm cho người dùng khó nhớ
Đối với những mật khẩu thông thường thì người dùng có thể mô tả được hoặc ghi lại được vì vậy rất dễ bị lộ
Để giải quyết những vấn đề trên trong tài liệu này chúng tôi tập trung trình bày về một hệ thống xác thực còn khá mới mẻ đối với Việt Nam nhưng yêu cầu đảm bảo thông tin an toàn của hệ thống này là rất cao Đó chính là hệ thống xác thực người dùng bằng sinh trắc học Hệ thống này sẽ được đề cập ở các chương sau
1.3 Các dạng xác thực
- Căn cứ vào tính chất và đặc điểm của các thành phần xác thực người ta phân ra làm hai dạng xác thực sau:
+ Sự xác thực thực thể
Trang 31.5.1 Xác thực theo thẻ
Hệ thống xác thực sử dụng công nghệ này yêu cầu phải có các thiết bị vật
lý dùng để đọc thẻ và phải được kết nối với hệ thống máy tính để quản lý, đặt ở nhiều nơi thuận tiện cho người dùng sử dụng Dưới đây là một số hình ảnh về thẻ mà người dùng sử dụng :
Trang 4
Hình 1.2: Thiết bị đọc thẻ của hệ thống xác thực người dùng
Mật khẩu của người dùng là số PIN, chỉ người dùng biết và thay đổi được, mặc dù rất khó nhớ nhưng vẫn có thể đánh cắp được Vì những lí do trên mà hệ thống xác thực người dùng bằng thẻ bây giờ vẫn chưa sử dụng rộng rãi ngoài khu vực ngân hàng
1.5.2 Xác thực dựa theo tri thức
Hệ thống này không cần phải sử dụng các thiết bị vật lý như hệ thống xác thực người dùng dựa theo nhân trắc quan nên rất tiết kiệm về mặt kinh tế Do đó
hệ thống này đã và đang sử dụng rất phổ biến trên thế giới cũng như ở Việt Nam Và có thể thích hợp với mọi ứng dụng, Web, và mọi thiết bị (PCs, PDA…) Hình ảnh dưới đây mô tả hệ thống xác thực người dùng dựa theo ý thức:
Trang 5
1.5.3 Xác thực dựa theo nhân trắc quan
Hình 1.4: Kiến trúc chung của hệ thống xác thực người dùng dựa theo sinh trắc học
+ Xác thực bằng mật khẩu có nhược điểm lớn nhất là người dùng thường chọn mật khẩu dễ nhớ, do vậy dễ đoán, nên dễ bị tấn công
+ Phương pháp nhận dạng sinh học thì đòi hỏi phải dựa trên hạ tầng thông tin tốt
Các số đo sinh học cung cấp sự đảm bảo cho nét nhận dạng của người truy nhập đặt cơ sở trên các đặc trưng số đo vật lý, hình dáng và nhận dạng Sau đây
là danh sách các số đo vật lý theo thứ tự hiệu quả giảm dần:
+ Retina pattern (Mẫu võng mạc)
+ Fingerprint (Dấu ngón tay, dấu điểm chỉ)
Trang 6CHƯƠNG II: XÁC THỰC VÂN TAY 2.1 Sự cần thiết của xác thực bằng sinh trắc
Xác thực sinh trắc đề cập đến việc sử dụng các đặc tính hành vi và thể chất (ví dụ: vân tay, gương mặt, giọng nói…) có tính chất khác biệt để xác thực một người một cách tự động
Xác thực sinh trắc ngày càng cung cấp mức độ an toàn cao hơn, tính hiệu quả cao hơn, và càng thuận tiện cho người dùng
Các đặc trưng sinh trắc thường được sử dụng là vân tay, gương mặt, mống mắt, tiếng nói Các đặc trưng sinh trắc có thể được so sánh dựa vào các yếu tố sau: tính phổ biến, tính phân biệt, tính ổn định, tính thu thập, hiệu quả, tính chấp nhận Vân tay - được biết tới với tính phân biệt (tính chất cá nhân) và ổn định theo thời gian là đặc trưng sinh trắc được sử dụng rộng rãi nhất
2.2 Lịch sử của vân tay
Trên các mẫu khảo cổ học và các mẫu vật lịch sử, người ta đã tìm thấy nhiều mẫu vân tay
Hình 2.1: Một số bằng chứng vân tay tìm được thời xưa.
Năm 1964:Nehemiah Grew nhà sinh thái học thực vật xuất bản những trang sách đầu tiên các nghiên cứu có tính hệ thống của ông về vân tay
Năm 1788: Mayer đã mô tả chi tiết thông tin giải phẫu của vân tay để đặc
Trang 7Năm 1809, Thomas Bewick bắt đầu sử dụng vân tay của mình như là biểu tượng đăng kí thương mại – đã tạo ra một cột mốc quan trọng trong nghiên cứu khoa học về nhận dạng vân tay
Năm 1880: Henrry Fauld đã đưa ra giả thuyết khoa học khẳng định tính cá nhân của vân tay dựa vào các nhận thức kinh nghiệm
Năm 1888, Ngài Francis Galton giới thiệu các đặc trưng chi tiết phục vụ cho đối sánh vân tay
Đầu thế kỉ 20, cấu trúc của vân tay mới được mô tả một cách khá đầy đủ Các nguyên lý sinh học của vân tay được tổng kết như sau:
a Biểu bì vân có các đặc tính khác nhau trên các vân tay khác nhau
b Cấu hình vân tay có sự thay đổi trên từng cá nhân, nhưng sự thay đổi nhỏ này vẫn cho phép phân loại một cách có hệ thống các vân tay
c Các chi tiết và cấu hình của mỗi đường vân là ổn định và không thay đổi.Nguyên lý a) là cơ sở cho nhận dạng vân tay, nguyên lý b) là cơ sở để tiến hành phân loại vân tay
Dấu vân tay được sử dụng rộng rãi để nhận dạng cá nhân, để hội chẩn những chứng bệnh do di truyền và phát hiện tiềm năng của con người Tuy nhiên, có thể phân loại vân tay theo ba kiểu chính: xoáy tròn, móc và vòm Ngoài ra, mỗi kiểu còn được phân theo độ nghiêng: 0, 45, 90 và 135 độ
Vân xoáy Xoáy đồng tâm Xoáy ốc Vân xoáy đôi
Vân xoáy dài Vân xoáy vỡ Vân xoáy mắt tròn
Trang 8Vân móc Vân móc đôi Vân móc ngược Vân móc xuôi
Vân móc bẹp
Vân sóng Vân sóng thần Vân móc liên sóng Vân sóng cồn
Hình 2.2: Một số mẫu vân tay 2.3 Phân tích và biểu diễn vân tay
2.3.1 Phân tích cấu trúc vân tay
Khi ấn ngón tay vào một bề mặt trơn, một vân tay được sao chép lại từ lớp biểu bì da Cấu trúc dễ nhận thấy nhất của vân tay là các vân lồi và vân lõm; trong ảnh vân tay, vân lồi có màu tối trong khi vân lõm có màu sáng Vân lồi có
độ rộng từ 100µm đến 300µ m Độ rộng của một cặp vân lỗi lõm cạnh nhau là
500µm Các chấn thương như bỏng nhẹ, mòn da…, không ảnh hưởng đến cấu
trúc bên dưới của vân, khi da mọc lại sẽ khôi phục lại đúng cấu trúc này
Ở các ảnh vân tay có độ phân giải cao (trên 1000dpi), chúng ta có thể xác định được các lỗ chân lông (kích thước từ 60µm đến 250µm) Thông tin của lỗ
chân lông (số lượng, vị trí, hình dạng) có sự khác biệt rất cao, nhưng ít kĩ thuật đối sánh sử dụng các lỗ chân lông bởi vì để xử lý hình ảnh các lỗ chân lông đòi hỏi các ảnh có độ phân giải cao và chất lượng tốt
Trang 92.3.2 Biểu diễn hình ảnh vân tay
Hình ảnh vân tay thường được biểu diễn như là một bề mặt hai chiều Kí hiệu I là ảnh vân tay cấp xám với cấp xám g I[x, y] là cấp xám của điểm ảnh [x, y] Kí hiệu z = S (x, y) là bề mặt rời rạc tương ứng với ảnh I: S (x, y) = I[x, y] Bằng cách chọn các điểm ảnh màu sáng có cấp xám là 0, và các điểm ảnh có màu tối có cấp xám là g-1, thì các đường vân (xuất hiện có màu tối trong I) tương ứng với bề mặt vân lồi còn khoảng không gian giữa các vân lồi (có màu sáng) tương ứng là bề mặt vân lõm
Hình 2.3: Bề mặt S của một vùng vân tay
2.3.3 Các hệ thống xác thực
Một hệ thống sinh trắc cơ bản là một hệ thống nhận dạng mẫu để nhận ra một người bằng cách quyết định tính xác thực của một đặc tính sinh học hay hành vi thuộc về người đó Trong thiết kế một hệ thống sinh trắc, một vấn đề quan trọng đặt ra là xác định cách một người được nhận dạng Một hệ thống sinh
trắc có thể là một hệ thống kiểm tra hay một hệ thống nhận dạng
+ Hệ thống kiểm tra: là hệ thống xác thực một người bằng cách so sánh đặc
tính sinh trắc của người này với mẫu sinh trắc của chính người đó đã được lưu trữ trước trong hệ thống
+ Hệ thống nhận dạng: là hệ thống xác thực một cá nhân bằng cách tìm
kiếm và đối sánh đặc tính sinh trắc của người này với toàn bộ các mẫu sinh trắc được lưu giữ trong cơ sở dữ liệu
Trang 10Ngoài ra một hệ thống sinh trắc có thể được phân loại theo một số đặc tính của ứng dụng:
+ Phối hợp hoặc không phối hợp
+ Công khai và bí mật
+ Thường xuyên và không thường xuyên
+ Được thực hiện bởi con người và được thực hiện tự động
+ Môi trường điều hành chuẩn hay phi chuẩn
+ Là ứng dụng công cộng hay ứng dụng kín
+ Ứng dụng mở và ứng dụng đóng
2.3.4 So sánh các đặc trưng sinh trắc
Một đặc tính sinh học hoặc hành vi của con người có thể được sử dụng như
là một đặc trưng sinh trắc trong nhận dạng một người nếu nó có các yêu cầu sau:+ Tính phổ biến + Tính phân biệt + Tính ổn định + Tính thu thập + Hiệu năng + Tính chấp nhận + Khả năng phá hoại.Sau đây là một số đặc trưng sinh trắc thông dụng: DNA, tai, mặt, dáng đi,
đồ hình bàn tay và ngón tay, mống mắt…
Hình 2.4: Một số đặc trưng sinh trắc: a) gương mặt, b) vân tay, c) đồ hình bàn tay, d) Mống mắt, e) võng mạc f) chữ kí, g) tiếng nói.
Trang 112.3.5 Các loại lỗi của hệ thống sinh trắc
Đối sánh trong một hệ thống nhận dạng vân tay dựa vào điểm đối sánh s
(không mất tính tổng quát, chúng ta giả sử giá trị của điểm này nằm trong [0, 1]) Điểm đối sánh được dùng để lượng hóa độ tương tự giữa biểu diễn của đầu vào và biểu diễn của mẫu cơ sở dữ liệu Điểm này càng có giá trị gần 1 thì khả năng cả hai vân tay đều của cùng một ngón tay càng cao, ngược lại điểm này càng có giá trị gần 0 thì khả năng hai vân tay là của hai ngón tay khác nhau càng lớn
Quyết định của hệ thống được điều khiển bởi ngưỡng t Với điểm s của hai
Một hệ thống kiểm tra chấp nhận hai lỗi sau đây:
+ Kiểm tra các số đo sinh trắc từ hai ngón tay khác nhau với kết quả là của cùng một ngón tay (ta gọi là so khớp sai)
+ Kiểm tra các số đo sinh trắc của cùng một ngón tay với kết quả là của hai ngón tay khác nhau (ta gọi là không - so khớp sai)
Hai lỗi trên tương ứng còn được gọi là chấp nhận sai và từ chối sa Chúng
ta lượng hóa hai lỗi trên bằng các đại lượng: tỉ lệ chấp nhận sai và tỉ lệ từ chối
sai
Chúng ta sẽ đi sâu hơn vào các lỗi trong những hệ thống kiểm tra và trong các hệ thống nhận dạng
2.3.6 Các lỗi của hệ thống kiểm tra
Kí hiệu T là mẫu sinh trắc của một người đã được lưu trữ, I là biểu diễn sinh trắc đầu vào cần được kiểm tra Các giả thuyết đặt ra là:
+ H0: I ≠ T, đầu vào và mẫu không của cùng một người.
+ H1: I = T, đầu vào và mẫu của cùng một người
Trang 12Tương ứng với các giả thuyết là các kết luận:
+ D0: người nay không có mẫu sinh trắc được lưu trữ trong hệ thống
+ D1: người này đã có mẫu sinh trắc được lưu trữ trong cơ sở dữ liệu
Đối sánh trong kiểm tra T và I sử dụng độ tương tự s (T, I) Nếu s nhỏ hơn ngưỡng t thì kết quả là D0, nếu s lớn hơn hoặc bằng ngưỡng t thì cho kết luận D1
Từ các giả thuyết trên, chúng ta định nghĩa hai loại lỗi trong một hệ thống kiểm tra:
+ Dạng I: đối sánh sai (kết luận là D1 khi H0 đúng)
+ Dạng II: không-đối sánh sai (kết luận là D0 khi H1 đúng)
Khi đó, tỉ lệ đối sánh sai (FMR) là xác suất của lỗi loại I, tỉ lệ không đối sánh sai (FNMR) là xác suất của lỗi loại II:
+ FMR = P (D1| H0 đúng)
+ FNMR = P (D0| H1 đúng)
Hình 2.5: FMR và FNMR với một ngưỡng t thể hiện phân bố chân chính và phân bố giả mạo
Trang 13Để đánh giá tính chính xác của một hệ thống sinh trắc chúng ta phải thống
kê các điểm đối sánh s của các cặp vân tay của cùng một ngón tay (phân bố p
(s|H 1 đúng)-thường được gọi là phân bố chân chính) và điểm đối sánh s của các
cặp vân tay từ hai ngón tay khác nhau (phân bố p (s|H 0 sai)-thường được gọi là
phân bố giả mạo).
hay bằng t và FNMR là phần trăm các cặp chân chính có điểm đối sánh nhỏ hơn
+ ZeroFNMR là giá trị FMR nhỏ nhất mà tại đó không xảy ra không-đối sánh sai
+ ZeroFMR là giá trị FNMR nhỏ nhất mà tại đó không xảy ra đối sánh sai.+ Tỉ lệ thất bại trong thu thập (FTC): là tỉ lệ phần trăm mà thiết bị không thể tự động thu thập đặc trưng sinh trắc khi đặc trưng sinh trắc được đưa vào bộ cảm biến
+ Tỉ lệ thất bại trong kiểm tra (FTE) là tỉ lệ phần trăm mà người dùng không được xử lý bởi hệ thống
+ Tỉ lệ thất bại trong đối sánh (FTM) là tỉ lệ biểu diễn đầu vào không thể được xử lý hoặc đối sánh với một mẫu sinh trắc có giá trị, bởi các biểu diễn sinh trắc không đủ chất lượng
Trang 14Hình 2.6: Đánh giá thuật toán kiểm tra vân tay trong cuộc thi nhận dạng vân tay 2002 (FVC2002) a) các phân bố chân chính và giả mạo được tính trên 2800 cặp chân chính và 4950 cặp giả mạo b)FMR (t) và FNMR (t) được tính từ các phân bố ở a c) đường cong ROC dẫn xuất từ FMR (t) và FNMR (t) ở b).
Hình 2.7: Một ví dụ của đồ thị FMR (t) và FNMR (t), với các điểm
tương ứng là EER, ZeroFNMR và ZeroFMR.
ZeroFNMR
ZeroFMR EER
Trang 152.4 Đối sánh vân tay
Một thuật toán đối sánh vân tay so sánh hai vân tay cho trước và trả về độ tương tự (không làm mất tính tổng quát, có giá trị giữa 0 và 1) hoặc một quyết định hai ngôi (khớp hoặc không khớp) Không làm mất tính tổng quát, từ đây về sau chúng ta kí hiệu biểu diễn của vân tay có được qua quá trình tuyển chọn như
là mẫu (T) và biểu diễn của vân tay được đối sánh như là đầu vào (I) Trong trường hợp không có giai đoạn trích chọn đặc trưng, biểu diễn vân tay đồng nhất với chính ảnh cấp xám vân tay Chúng ta kí hiệu cả ảnh vân tay và các vector đặc trưng ảnh (như các chi tiết) là T và I
Các phương pháp đối sánh vân tay có thể được phân loại thô vào ba họ:+ Đối sánh dựa độ tương quan
+ Đối sánh dựa vào chi tiết
+ Đối sánh dựa đặc tính vân
2.4.1 Các kĩ thuật dựa độ tương quan
Để T và I là hai ảnh vân tay tương ứng với vân tay mẫu và vân tay đầu vào Một số đo trực quan về sự đa dạng (SSD) được tính bằng tổng các bình phương khác nhau của các cường độ các điểm ảnh tương ứng:
Đại lượng -2 CC (T, I) xuất hiện như là đại lượng thứ ba của biểu thức (1)
Độ tương quan chéo (hay gọi đơn giản độ tương quan) là độ đo tính tương tự giữa hai ảnh Do sự đổi chỗ và sự quay là không thể tránh khỏi, đặc tính vết ấn của một ngón tay cho trước, tính tương tự giữa chúng không thể đơn giản được tính bằng cách đặt chồng T và I và áp dụng biểu thức (2)
Kí hiệu I (∆x, ∆y, θ ) thể hiện một sự quay của ảnh đầu vào I bởi một góc θ
quanh điểm đầu (thường là trung tâm ảnh) và dịch một đoạn ∆x, ∆y dọc theo
Trang 16+ Điều kiện da và áp lực ngón tay làm cho độ sáng, độ tương phản, độ giày vân thay đổi trong các vết ấn khác nhau Sử dụng các số đó độ tương quan phức tạp hơn như độ tương quan chéo được chuẩn hóa hay độ tương quan chéo được chuẩn hóa 0 - Trung bình có thể bỏ qua sự thay đổi độ sáng, độ tương phản để
áp dụng các bước tăng cường ảnh, nhị phân hóa và làm mảnh (thực hiện trên cả ảnh T và I) có thể hạn chế độ dày vân
Để ứng dụng trực tiếp biểu thức (3) đòi hỏi chi phí rất lớn Ví dụ xem xét hai ảnh 400x400, sau đó sự tính toán độ tương quan ở đẳng thức (2) cho một giá trị đơn của (∆x, ∆y, θ) yêu cầu 16000 phép nhân và 16000 phép cộng Nếu ∆x,
∆y cả hai được lấy mẫu trong miền [-200, 200] và θ được lấy mẫu từng 1 độ trong miền [-30o, 30o]chúng ta phải tính 401x401x61 độ tương quan, kết quả là gần 1569 tỉ phép nhân và phép cộng (vậy là cần hơn 1h với máy tính 500MIPS).Vấn đề nhiễu ảnh vân tay (điểm 1 trong danh sách trên) thường được đặt ra khi tính độ tương quan cục bộ thay vì toàn cục: một tập các miền cục bộ (mà cỡ điển hình có thể là 24x24 hoặc 32x32) được trích chọn từ ảnh mẫu T và mỗi chúng được tương quan độc lập với toàn bộ ảnh đầu vào I (Bazen 2000) Các miền cục bộ có thể được x bằng vài cách:
+ Hợp của chúng hoàn toàn che phủ T và giao của chúng là rỗng
+ Hợp của chúng hoàn toàn che phủ T và chúng cục bộ đè chồng
Để tính độ phức tạp của kĩ thuật dựa độ tương quan, các phương pháp thông minh có thể được sử dụng để đạt được sự thi hành hiệu quả:
+ Định lý độ tương quan (Gonzales và Woods, 1992) phát biểu rằng: tính toán độ tương quan trên các miền không gian (toán tử …) là tương đương với
