Abstract-I detta papper, föreslår vi en rankning baserad lokalitet känslig hashing inspirerade två-faktor inställbara biometriska, dubbade "Index-of-Max" (IoM) hashing för biometriska mallskydd. Med externt genererade slumpmässiga parametrar omvandlar IoM hashing en verkligt värderad biometrisk vektor till diskret index (max rankad) hashkod. Vi demonstrerar två insikter från IoM hashing-begreppet, nämligen Gaussian Random Projection-baserade och Uniformly Random Permutation-baserade hashsystem. Den diskreta index representation karaktär IoM hahed koder åtnjuter flera meriter. För det första ger IoM-hashing ett starkt skydd mot den biometriska informationen. Detta bidrar till en solid grund för icke-invertibilitetsgaranti. För det andra är IoM-hashing okänsligt för egenskapernas storlek och är därför mer robust mot biometriska särdragsvariationer. För det tredje gör IoM hashings egenskap av oberoende av storlek att hashkoderna är skalinvarianter, vilket är avgörande för matchning och funktionsanpassning. De experimentella resultaten visar god noggrannhet på FVC2002 och FVC2004 fingeravtrycksdatabaser. Analyserna motiverar dess motståndskraft mot de befintliga och nyligen införda säkerhets- och integritetsskyddsattackerna samt uppfyller kriterierna för återkallbarhet och olänkbarhet för inställbara biometriska uppgifter. Index Terms-Fingerprint, inställbar mall, Index-of-Max hashing, säkerhet och integritet ATELY, snabb spridning av biometriska applikationer leder till enorma mängder biometriska mallar. Allmänhetens oro över de biometriska mallarnas säkerhet och integritet om de stjäls eller äventyras. Sådana farhågor tillskrivs den starka bindningen av individer och privatliv och kompliceras ytterligare av det faktum att biometriska egenskaper är oåterkalleliga. Mot bakgrund av ovanstående hot har ett antal förslag rapporterats för att skydda de biometriska mallarna. I allmänhet kan de förslag som finns i litteraturen delas in i två kategorier: funktionsomvandling (eller inställbara biometriska kännetecken) och biometriska kryptosystem (biometrisk kryptering). Biometriska kryptosystem tjänar till att antingen säkra hemligheten med hjälp av biometriska kännetecken (nyckelbindning) eller skapa hemligheten direkt från den biometriska funktionen (nyckelgenerering). Å andra sidan är inställbara biometriska kännetecken [1] verkligen avsedda för skydd av biometriska mallar. Den hänvisar till den irreversibla omvandling som kan ändra de biometriska mallarna så att mallarnas säkerhet och integritet kan garanteras. Om en avregistreringsbar mall äventyras kan en ny mall skapas på nytt från samma biometriska kännetecken. De inställbara biometriska systemen i litteraturen varierar beroende på olika biometriska villkor. Men driften av ett allmänt avstängbart biometriskt system liknar det konventionella biometriska systemet där systemet består av sensor, funktionsextraktor och tändsticka utom det förra inkluderar en parameteriserad omvandlingsfunktion direkt efter funktionsextraktor, och matchningen görs i den omvandlade domänen, snarare i funktionsdomänen. Parametrarna kan vara lösenord eller användarspecifika slumptal (pseudo). Transformationsfunktionen kan antingen vara en multi-till-en funktion (icke-inverterbara transformer) eller en blandningsmekanism (saltning) för att ändra de biometriska mallarna [2]. Ett blockdiagram för allmänt inställbara biometriska system visas i bild. 1................................................................ Fingeravtryck är förmodligen det mest använda biometriska draget och fingeravtrycksminutian anses vara en tillförlitlig och stabil lokal egenskap för korrekt verifiering och identifiering [3]. Man trodde att bildrekonstruktion av fingeravtryck från dess minutiae är ogenomförbar, men motbevisades annars av Feng & Jain [4]. Det är verkligen inte säkert att lagra den ursprungliga minutiae eftersom denna artikel har godkänts för publicering i ett kommande nummer av denna tidskrift, men har inte helt redigerats. Innehållet kan ändras innan det slutliga offentliggörandet. Information om hänvisning: DOI 10.1109/TIFS.2017.2753172, IEEE Transaktioner på informationsteknik och säkerhet en mall. Det är dock ganska svårt att utforma ett mallskyddssystem med följande kriterier [5]. Icke-invertibilitet eller Irreversibilitet: Det bör vara möjligt att beräkna den ursprungliga biometriska mallen från en enda instans eller flera fall av skyddade mallar med eller utan hjälpdata (hjälpdata). Denna egenskap förhindrar integritetsattacker såsom inversionsattack och attack via Record Multiplicity (ARM). Återkallelse eller förnyelsebarhet: En ny instans av skyddad mall kan återkallas eller ges ut på nytt när den gamla mallen äventyras. Icke-länkbarhet eller olänkbarhet: Det bör vara svårt att beräkna två eller flera fall av skyddade mallar som härletts från samma biometriska drag. Det förhindrar korsmatchning mellan olika applikationer, vilket bevarar den personliga integriteten. Uppförandebevarande. De skyddade mallarnas noggrannhet bör bevaras med avseende på de tidigare omvandlade motparterna. Resten av tidningen är organiserad enligt följande. För det första granskas litteraturen i avsnitt II. I avsnitt III lyfts dokumentets motiveringar och bidrag fram. I avsnitt IV ges relevant bakgrundskunskap. IoM-hashingen beskrivs i avsnitt V. Därefter ges de experimentella resultaten i avsnitt VI, som stöds av prestandaanalysen. I avsnitt VII görs en analys av säkerhet, integritet och återkallbarhet. Slutligen dras slutsatsen i avsnitt VIII. Under de senaste årtiondena har ett stort antal system för skydd av mallar föreslagits. Flera anständiga och omfattande granskningsdokument finns i detta ämne, t.ex. [2] [5] [6]. Vi instruerar läsarna att undersöka detaljerna i dessa granskningsrapporter. I detta dokument fokuserar vi på översyn 1) flera state-of-the-arts fingeravtryck minutia-baserade inställbara mallsystem eftersom fingeravtryck modalitet är föremål för studier i detta dokument; 2) ett antal generiska inställbara biometriska system. Genom generiskt hänvisar vi till de system som är tillämpliga på andra biometriska villkor som ansikte och iris, eftersom IoM-hashing verkligen är ett slags generiskt inställbart biometriskt system. Yang & Busch [7] föreslog en mallskyddsmetod baserad på fingeravtrycksminutiernas närhet. Med tanke på N minutiae {m i i=1,..., N}, varje minutia m i med de tre närmaste grannminutiae {c i1,c i2,c i3 } tillsammans bildar en uppsättning av minutia närhet V i = {(m i,c i1,c i2,c i3 ) till i=1,...,N}. Varje minutia närhet består av 12 orientering vektorer: m i →c i1, c i2 →c i3, c i3 →c i1, etc. De fyra koordinatparen av V i omvandlas sedan baserat på 5 (av 12) slumpmässigt utvalda orienteringsvektorer i respektive minutia närhet. Därefter läggs de slumpmässiga förskjutningarna till varje V i för att dölja det lokala topologiska förhållandet mellan minutiae i närheten. Den omvandlade minutiae betraktas således som en skyddad minutia närhet med lagrade slumpmässiga offset. Simoens m.fl. [8] påpekade att koordinaterna och orienteringarna för minutiae i [7] kunde avslöjas om både slumpmässiga förskjutningar och orienteringsvektorer avslöjas för en motståndare. De visade också att attackens komplexitet är avsevärt låg (t.ex.., endast 2 17 försök krävs när slumpmässiga förskjutningar tabellen är känd med hänvisning till 2 120 försök när slumpmässiga förskjutningar tabellen saknas). Även om Yang et al. [9] senare föreslog en dynamisk slumpmässig projektion som ursprungligen beskrevs i Teoh et al. [10] För att lindra detta problem medför dynamisk slumpmässig projektion betydligt högre beräkningskostnader än för slumpmässiga kompensationer som används i [7]. Ferrara m.fl. [11] visade en återhämtningsalgoritm för att avslöja den ursprungliga minutiae från deskriptorn minutia cylinder-kod (MCC), en toppmodern fingeravtrycksdeskriptor som föreslagits av Cappelli et al. Denna förordning träder i kraft den tjugonde dagen efter det att den har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning. Därför föreslås ett icke-inverterbart system för MCC, nämligen skyddad cylinderkod för minutia (P-MCC). P-MCC beräknar medelvektorn och k största eigenvektorerna 0 från MCC-deskriptorn under utbildningen. Dessa parametrar används för Binary-KL projektion, som kan ses som en enkel binariseringsprocess av de projicerade funktionerna. Denna möjlighet behandlas dock inte i [11]. Ett skyddssystem med två faktorer som grundar sig på P-MCC, nämligen 2P-MCC [13], föreslås för att göra P-MCC-systemet obrukbart. MCC:s specifika utformning och variationer i punktdata begränsar dock spridningen till andra populära biometriska metoder som ansikte och iris. Flerradig kod (MLC) föreslås av Wong et al. [14] är en minutia-deskriptor som konstruerats utifrån den rumsliga fördelningen av grannminutian inom en fast radie. För det första dras en rak linje i riktning mot referensminutiae och ett antal överlappande cirklar med en fördefinierad radie kan konstrueras. Sedan är grannen minutiae separerade i olika bins beroende på deras orientering. Beräkna medelvärdet av avstånden mellan mitten av cirkeln och den medföljande minutiae för varje region. I binariseringsstadiet används två metoder viz 1-bitars och k-bitars binarization. 1-bitars binarzation genomförs baserat på ett tröskelvärde medan gråkod används i k-bitars implementering. Om en MLC äventyras kan motståndaren endast få den roterade versionen av minutiavektorn. De regioner som rekonstrueras från olika minutiavektorer är okorrelerade eftersom orienteringarna för referensminutiae är oberoende av varandra. Därför kan MLC minska ansträngningen av brute force attack men svårt att återhämta minutiae uppsättningen. Wang och Hu [15] föreslog en metod för identifiering av blinda system för biometriskt skydd av mallar. Detta motiveras av att källsignalen inte kan återvinnas om identififiabilityen är missnöjd med den blinda systemidentifieringen. Detta tillvägagångssätt uppvisar anständig noggrannhet prestandabevarande och irreversibiliteten av omvandlade mall är motiverat teoretiskt och experimentellt. Den skyddade mallen mot andra större attacker (t.ex. ARM) är okänt. Ett välkänt fall av saltning baserad generiska inställbara biometriska system, nämligen Biohashing [16], bygger på den användarspecifika slumpmässiga projektionen där avståndet 1556-6013 (c) 2017 IEEE. Personlig användning är tillåten, men ompublicering/omfördelning kräver IEEE-tillstånd. Se http://www.ieee.org/publications_standards/publications/rights/index.html för mer information. Denna artikel har godkänts för publicering i ett kommande nummer av denna tidskrift, men har inte blivit helt redigerad. Innehållet kan ändras innan det slutliga offentliggörandet. Citeringsinformation: DOI 10.1109/TIFS.2017.2753172, IEEE Transaktioner på informationsteknik och bevarande av säkerhet bevisas av J-L lemma [17]. Kortfattat, en användarspecifik ortonormal slumpmässig matris  för R × där ≤ genereras från en sådd pseudo-random nummergenerator. Den extraherade funktionsvektorn R projiceras sedan via y=R T x, och y binariseras baserat på ett valt tröskelvärde τ såsom: = 0, om <, och = 1 annars, för i= 1,..., q. I händelse av mall äventyras, en ny mall kan genereras genom att utfärda en ny uppsättning slumpmässiga vektorer från den användarspecifika token. Biohashing fungerar i olika biometriska egenskaper såsom fingeravtrycksminutia [9], fingeravtryck struktur [16], ansikte [10], iris [18] etc. Biohatingens icke-invertibilitet kan dock äventyras om både y och R avslöjas. Detta beror på att Biohash i huvudsak är ett kvantifierat underdefinierat linjärt ekvationssystem, som delvis skulle kunna lösas via pseudo-invers drift [10]. Ett annat arbete på inställbar iris som följer den slumpmässiga projektion begreppet är Pillai et al. [19]................................................................. I detta arbete, Gabor funktioner först beräknas från iris mönster av användaren. Slumpmässiga projektioner tillämpas sedan separat på varje irissektor och de resulterande transformerade vektorerna konkteneras för att bilda en inställbar mall. Särskilt, [19] visar också att en given slumpmässig matris  på R × med en standard Gaussian leder till små begränsade isometry konstanter δ S med "överväldigande sannolikhet" så långt som = O( log( / ) [20], med tanke på iris funktioner har högst icke-noll komponenter. Efter projektion med, Sannolikheten att rekonstruera minskar om är stor. Fler arbeten som utnyttjar slumpmässig projektion kan hittas i [21] [22] [23]. Nyligen har en annan generisk inställbar biometrisk teknik, nämligen Bloom filter, införts. Bloom filtret visar en bra anpassning till populära biometriska villkor såsom iris [24], ansikte [25] och fingeravtryck [26]. Denna teknik rapporteras först för iris [24] enligt följande: Bloom filtret är en binär vektor av längd. Bloom-filtret initieras med nollor och bildas genom att lägga till element "1" i det med hjälp av oberoende hashfunktion {h  på [0, − 1] på = 1,... }. Praktiskt, i stället för att använda oberoende hash funktioner, föreslås en binär-till-decimal kartläggning. IrisCode med dimension × delas först upp i block med storlek =, där är antalet kolumner i varje block. Varje block,  till [1, ] utgör bildandet av blomfiltret. Detta kan göras genom att lägga till element "1" till baserat på den position som manifesteras av varje kolumn kodord  till {1,0} inuti, där  till [1, ] och 1 ≤. Samma kommer att kartläggas till samma element i blomfiltret resulterade i en många-till-en kartläggning varför icke-invertibilitetskriteriet är uppfyllt. För att uppnå kancellabilitet tillämpas en tillämpningsspecifik parameter, precis som andra inställbara biometriska system gör. Trots anständigt bevarande av prestanda förblir dock säkerheten och integriteten för Blooms filterbaserade system olöst. Till exempel Hermans m.fl. [27] visar en enkel och effektiv attackplan som matchar två skyddade mallar som härrör från samma IrisCode med olika hemliga bitvektorer, vilket bryter kravet på icke-länkbarhet. Dessutom visar en säkerhetsanalys också att den falska positiva eller viktiga återhämtningen kan åstadkommas med en låg attack komplexitet av 2 25 och 2 2 till 2 8 försök respektive [27]. Bringer m.fl. [28] analyserade vidare icke-länkbarheten hos de skyddade mallar som genererats från två olika IrisCode av samma ämne. De avslöjade när nyckelutrymmet är för litet, en brutal kraft attack skulle lyckas medan noggrannheten prestanda minskar om nyckelstorleken ökas. Experimentet bekräftar sårbarheten för irreversibilitet med blockbredden 16 eller 32 i Bloom-filtret. Från litteraturen kan vi observera begränsningarna i nuvarande inställbara biometriska system som:  på några av de förut diskusserade "icke-inverterbara transformer" är i själva verket mottagliga för partiell eller fullständig inversion (t.ex.. Det konstateras ofta att det genuina scenariot ger en enorm resultatvinst jämfört med det stulna scenariot, vilket innebär ett orealistiskt antagande där symbolen ska hållas i hemlighet hela tiden. Därför bör alla mallskyddssystem som kräver oberoende parametrar för att uppnå återkallbarhet/barhet vara fria från denna fråga [5]. Med ovanstående motiveringar skisserar vi ett generiskt saltningsbaserat inställt biometriskt system som kallas Index-of-Max (IoM) hashing. IoM-hashingen är motiverad från Locality Sensitive Hashing (LSH) i informationssökningsdomänen. Som ett speciellt exempel på LSH-familjen åtnjuter IoM-hashingen fördelarna med en stark teoretisk och empirisk garanti för precisionsbevarande efter haschning. Med sina rena diskreta index (max rangordnade) representation natur som icke-linjärt omvandlas från de verkligt värderade biometriska egenskaper, kan IoM hashing starkt skydda de biometriska uppgifterna från att inverteras. I detta dokument visar vi tillämpningen av IoM hashing i fast längd fingeravtryck vektor härledd från 1556-6013 (c) 2017 IEEE. Personlig användning är tillåten, men ompublicering/omfördelning kräver IEEE-tillstånd. Se http://www.ieee.org/publications_standards/publications/rights/index.html för mer information. Denna artikel har godkänts för publicering i ett kommande nummer av denna tidskrift, men har inte blivit helt redigerad. Innehållet kan ändras innan det slutliga offentliggörandet.  I detta avsnitt ger vi en kort redogörelse för Locality Sensitive Hashing (LSH), där vår IoM hashing baseras på. Dessutom presenterar vi även "Winner Takes All" (WTA) hashing [30] och "Random MaxOut Features" (RMF) [31] som har inspirerat oss att utforma URP-baserade och GRP-baserade IoM-hashing, respektive. WTA-hashing var avsett för datainsamling medan RMF är avsett för dataklassificering. Det senare är verkligen en spinoff från maxout nätverk i maskininlärning. Lokalhetskänslig hashing (LSH) används främst för att minska dimensionaliteten hos högdimensionella data genom att hasha de ingående objekten så att liknande objekt karta till samma "buckets" med hög sannolikhet där antalet hinkar är mycket mindre än de ingående objekten. Huvudsyftet med LSH är att maximera sannolikheten för en "kollision" för liknande poster. Formellt definieras LSH-familjen H på följande sätt: där är en likhetsfunktion definierad på samlingen av objekt X och Y. Den viktigaste ingrediensen i LSH är hashing av objekt samling X och Y med hjälp av flera hash funktioner h. Användningen av h möjliggör en rimlig approximation av det parvisa avståndet mellan X och Y när det gäller kollisionssannolikhet. LSH säkerställer att X och Y med hög likhet ger högre sannolikhet för kollision i hashdomänen; tvärtom leder datan långt ifrån varandra till en lägre sannolikhet för hashkollision. Eftersom 2 > 1, Medan, R, och = {h: R → }, där U är en hashed metriska utrymme beroende på likheten funktion definieras av S, hänvisar till antalet hash funktioner h. Den grundläggande idén med WTA-hashing [30] är att beräkna den normala inbäddningen av en indata baserad på delorderstatistiken. Mer specifikt är WTA en icke-linjär omvandling baserad på den implicita ordningen snarare än de absoluta/numeriska värdena av indata, och erbjuder därför en viss grad av motståndskraft mot numerisk perturbering samtidigt som den ger en god indikation på inneboende likhet mellan de jämförda posterna [30]. Den övergripande WTA hashing procedur kan sammanfattas i fem steg: 1. Utför H slumpmässiga permutationer på ingångsvektorn med dimension d, ε R. 2. Utgångspunkten är följande: Välj de första k objekten i den permuterade. 3. Vad är det som händer? Välj det största elementet i k- objekten. 4. Vad är det som händer? Registrera motsvarande indexvärden i bitar. Denna förordning träder i kraft den tjugonde dagen efter det att den har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning. Steg 1 -steg 4 upprepas m gånger, vilket ger i en hash kod för längd m, som kan uttryckas kompakt med hjälp av m på 2 bitar. RMF föreslås av Luísoueh m.fl. [31] är en enkel men ändå effektiv icke-linjär egenskaper kartläggning som approximerar funktionerna av intresse. Låta {  på r = 1,...,, = 1,..., } vara iid standard Gaussian slumpmässig vektor dras från (0, ). För R, RMF definieras som IoM hashing tar en fast längd fingeravtryck vektor (nedan kallad fingeravtryck vektor) som ingång; således ger vi först en kort beskrivning av fingeravtryck vektor och sedan följt av IoM hashing och dess två insikter, dvs... Gaussian Random Projection (GRP) och Uniformly Random Permutation (URP). För en snabb hänvisning, noterna finns i TABLE I: Denna artikel har godkänts för publicering i ett kommande nummer av denna tidskrift, men har inte helt redigerats. Innehållet kan ändras innan det slutliga offentliggörandet. Citeringsinformation: DOI 10.1109/TIFS.2017.2753172, IEEE Transaktioner på informationsteknik och säkerhet A. Globalt beställd fast längd fingeravtryck vektor Som kontur i [29], konstruktionen av fingeravtryck vektorer, består av tre huvudsteg, dvs.. minutiae deskriptorextraktion, kärninlärning-baserad omvandling och funktion binarization. Eftersom IoM hashing tar en verkligt värderad vektor som ingång, är binarization därför tappade. Förfarandet för att generera vektorer för fingeravtryck anges enligt följande (MATLAB-koder tillgängliga på goo.gl/8EoLsp): 1. Minutiae deskriptor extraktion, : Minutia Cylinder-Code (MCC) [12] används i detta steg. MCC är tänkt att fånga rumsliga och riktningssamband mellan referensminutia = {,, } och grannminutiae = {,  till = 1,... − 1}, där är det totala antalet minutiae inom en fast-radius r. 2. Kernelmatrisberäkning. Låta = { ( ) ska = 1,..., } vara en uppsättning MCC utbildningsprov och betecknar det totala antalet. En kärnmatris R × beräknas sedan med kärnans funktion angiven i ekv. (2) där  till och med [0,1] är MCC-differentialmåttet och σ är spridningsfaktorn. (, ) = ( ), ( ) 3. Med K, projektionsmatrisen  på R ×, d.v.s. Eigenvektorerna för kärnkomponentanalysen (KPCA) [33] kan härledas, där anger antalet önskade utdatamått. 4. Vad är det som händer? Låta vara MCC deskriptor frågeinstans. Den är först matchas med alla träningsprover ( ) för 1 ≤. Därefter kan en vektor v  på R bildas genom att sammanfalla de matchande poängen : ← (, ( )) (3) 5. omvandlas sedan med kärnan funktionen i ekv. (2) Skördeuttag = exp (−(1 − ) 2 /2 2 ) (4) 6. En fingeravtrycksvektor x kan genereras genom: =  på R (5) där  på R och P på R ×. IoM hashing är ett sätt att annullera biometriska kännetecken som kan uppfattas som en speciell instans av LSH porträtt i definition 1. Den lokala känsliga funktionen h (. ) i vårt sammanhang hänvisar till q-dimensionen slumpmässig projektion i GRP-baserad realisering (avsnitt V(C)) och -ordern Hadamard produkt i URP-baserade IoM hashing (avsnitt V(D)), respektive. I allmänhet inbäddar IoM hashing de biometriska funktioner icke-linjärt på en rankning metriska utrymme som kännetecknas av LSH erkänt ranking baserad likhet funktioner S. I detta arbete, två olika rankning baserade funktioner identifieras för GRP och URP realiserar (avsnitt V(E)). (MATTLAB-koder tillgängliga på goo.gl/8EoLsp). Som en LSH exempel, exaktheten prestanda biometriska egenskaper kan bevaras till stor del efter IoM hashing. Den rena diskreta index representation karaktär IoM hashed koden har flera fördelar enligt följande: 1. Den IoM hashing ger stark doldhet för biometrisk information, som alltid manifesteras i termer av egenskaper magnituder. Detta bidrar till en solid grund för icke-invertibilitetsgaranti (se avsnitt VII.A). 2. Utgångspunkten är följande: IoM hashing är i huvudsak en typ av rankning baserad hashing metod som bygger på den relativa beställningen av funktion dimensioner, och därmed oberoende av omfattningen av funktionerna. Detta gör hashkoderna robusta mot ljud och variationer som inte skulle påverka den implicita beställningen. I själva verket är verken baserade på rankningsbegreppet inte ovanliga i datorseendet [34] och informationssökningsdomänen [30] [35]. 3. Vad är det som händer? Storhet-oberoende av IoM hashing gör den resulterande hash koder är skala-invariant, vilket är avgörande för att jämföra och anpassa funktioner från heterogena utrymmen [35]. Den GRP-baserade IoM-hashningen kan kondenseras till ett tvåstegsförfarande enligt följande: 1. Med tanke på ett fingeravtryck vektor  på R, generera q antal slumpmässiga Gaussian projektion vektorer för m gånger, {  på R = 1...,, = 1,..., } ~ (0, ) och därmed en slumpmässig Gaussian projektion matris = [ 1,... ] kan bildas. Observera att GPR-baserad IoM hashing skiljer sig från RMF i avsnitt IV(C) på ett sådant sätt att representationen form av den tidigare kodar index för det maximala värdet av ( ), medan den senare är bara de maximala numeriska värdena av ( ). I ett nötskal bäddar GRP in fingeravtrycksvektorn på en slumpmässig subrymd för q-dimension Gaussian och indexet för den maximala projicerade funktionen tas, vilket motsvarar en hashed post, h(·) i rankutrymmet från LSH synvinkel. Denna process upprepas med m oberoende Gaussian slumpmässiga matriser och ger en samling av m IoM index. Därför har GRP hahed koder njuta av Euclidean pairwise avstånd bevarande i den beräknade subrymd R. LSH-funktionen S bestäms av Lemma 1 i avsnitt V(E). 1556-6013 (c) 2017 IEEE. Personlig användning är tillåten, men ompublicering/omfördelning kräver IEEE-tillstånd. Se http://www.ieee.org/publications_standards/publications/rights/index.html för mer information. Denna artikel har godkänts för publicering i ett kommande nummer av denna tidskrift, men har inte blivit helt redigerad. Innehållet kan ändras innan det slutliga offentliggörandet. Citeringsinformation: DOI 10.1109/TIFS.2017.2753172, IEEE Transactions on Information Forensics and Security Trots GRP-baserade IoM hashing och Biohashing [16] har en gemensam grund där båda antar slumpmässiga prognoser, är distinktionerna av dem mer uppenbara: 1. Teorin om GRP-baserad IoM hashing är baserad på LSH som inbäddar någon ändlig delmängd i Euklidian utrymme till ( −2 ) dimensioner med 1 + förvrängning inom kvarteren med högst r punkter [36]. Medan Biohashing härrör från J-L lemma [17], som bäddar in n-punkter i euklidiatiskt utrymme till ( −2 log ) dimensioner med 1 + förvrängning. Med andra ord kan IoM-hashingen uppfattas som en lokal manifestation av J-L lemma [17], som fungerar bra för lokalt avståndsbevarande men inte globalt bevarad som i Biohashing-planen. Dessutom kan noggrannhetsprestandan hos Biohashing försämras i det stulna scenariot på grund av en förenklad tröskeloperation som uthärdar information som går förlorad. Denna fråga finns inte i den GRP-baserade IoM-hashingen eftersom ingen tröskel används. 2. Utgångspunkten är följande: Flera (m för att vara exakt) Gaussian projektion matriser (m oberoende hashing ur LSH perspektiv) används i GRP-baserade IoM-hashing medan endast en enda slumpmässig ortogonal projektion matris används i Biohashing; 3. Den GRP-baserade IoM hahed koden är en samling av oberoende diskreta indexvärden medan Biohashing är en verkligt värderad funktion vektor; 4. Projiceringsmatrisen i Biohashing bör hållas hemlig för maximal säkerhet och skydd av privatlivet. Tvärtom är projektionsmatriser för den GRP-baserade IoM-hashingen inte nödvändiga för att vara privat, vilket vi kommer att motivera ytterligare i avsnitt VII. Den viktigaste ingrediensen i URP-baserad IoM-hashing är den enhetliga slumpmässiga permutation som ärvts från WTA-hashingen och ytterligare förstärkts av Hadamards produktdrift. Den övergripande omvandlingen illustreras i bild. 2............................................................... Antag att en funktion vektor  på R och oberoende hash funktioner {h ( )  på [1, ] till = 1,..., } där varje hash funktion består av -order Hadamard produkt. Den URP-baserade IoM-hash-koden genereras på så sätt genom att sammanfalla utgångarna från oberoende hashfunktioner. Femstegsförfarandet för den URP-baserade IoM-hashingen är följande och dess pseudokod presenteras i Algorithm 2. 1. Vad är det för fel på dig? Random Permutation: För varje h ( ), generera en permutation set, Som genereras från p oberoende slumpmässig enhetlig permutation frön. Sedan, är permuterad avkastning p permuterade vektorer, { tillεR = 1,..., }. Denna artikel har godkänts för publicering i ett kommande nummer av denna tidskrift, men har inte blivit helt redigerad. Innehållet kan ändras innan det slutliga offentliggörandet. Citeringsinformation: DOI 10.1109/TIFS.2017.2753172, IEEE Transaktioner om informationsteknik och säkerhet IoM-hashed-kod, = {... [1, ] till = 1,..., }. Observera att fönsterstorleken k påverkar fördelningen av vilka index från fingeravtrycksvektorn som hamnar i koden. Valet av k leder verkligen till olika betoning på parvisa avtal för index vid de första k poster i den permuterade vektorn. Värdet av k erbjuder ett sätt att stämma för att ge högre vikt till toppposten i de biometriska vektorerna jämfört med de andra [30]. Vi betonar att -order Hadamard produkten i den URP-baserade förverkligandet är en avgörande faktor för säkerhet och integritet. På grund av den k-fönster permutation är begränsad i princip, motståndaren kan starta brute force attack, ordbok attack eller ARM (avsnitt VII(A) och VII(B)) för att antingen få olaglig tillgång till systemet eller för att återställa de biometriska egenskaperna. Om både IoM hahed koder och permutation frön avslöjas, kan attack komplexiteten minskas avsevärt. Den - beställa Hadamard produkten kan till stor del öka svårigheten av sådan återhämtning. Vi hänvisar läsarna till avsnitt VII(B)(2) för detaljanalys. IoM hashing följer i huvudsak den rankning baserad LSH som strävar efter att se till att två fingeravtryck vektorer med hög likhet gör högre sannolikhet för kollision i rankdomänen; tvärtom, vektorer långt ifrån varandra resulterar en lägre sannolikhet för hash kollision. Antag två hashade koder, inskrivna = {  till = 1,..., } och fråga = {  till = 1,..., och (, ) representerar sannolikheten för kollision av två hashade koder d.v.s. P[ = ] = (, ) för = 1,...,. Den höga sannolikheten för kollision innebär hög likhet, Och vice versa. Det är viktigt att notera att trots både URP och GRP-baserade IoM hashing kodar de maximala värdena för de förändrade egenskaperna i index representation, respektive rank likhet funktioner S(·,·) är fundamentalt olika. I det följande ger vi först en lemma som gör det möjligt för oss att etablera den GRP-baserade IoM-matcharen. Lemma 1 [37]: För, R vara enheten vektorn  och =... = 1 i vinkel. Låta = • = cos och 1,..., vara en sekvens av iid standard Gaussian slumpmässiga vektorer, sannolikheten för och inte separeras med 1,..., betecknas som (, ). Taylor-serien av (, ) ges: där runt = 0, konvergerar för alla i intervallet av  till ≤ 1. Koefficienter ( ) är icke-noll och deras summa konvergerar till 1. De första tre koefficienterna kan uttryckas som, och 2 ( ) = h 2 2 ( ), där h ( ) är förväntan på ( ) där (•) vara den normaliserade Hermite polynomials och är den maximala posten av q iid standard Gaussian slumpvariabler.  Matchningen av GRP-baserat förverkligande kan därför utföras baserat på (8), vilket ekar sannolikheten för kollision av två hashade koder. Operativt, den matchande poäng är bara ett totalt antal kollisioner som kan sökas genom att räkna antalet "0" (kollisioner) efter elementvis subtraktion av, över m (totala poster i hashed koden). För URP-baserad IoM är (·,·) en rank korrelationsmätning. I korthet avser rankkorrelationen mätning av ordinal associationsmåttet) som baseras på den relativa rangordningen av värden inom ett givet intervall. Den parvis-ordning, den enklaste likheten mått för rank korrelation definieras som [38] : där ( En tolkning av ekv. (9) är följande: den uppräkning där index i kan vara max över en k-storlek permuterad fönster anges av antalet sätt på vilka man kan plocka k-1 poster som är mindre än posten vid i och gemensam för både och, där också anger kollision sannolikheten för ett par av URP-baserade hashade koder [30]. Detta validerar också LSH egenskapen av URP förverkligande. På samma sätt, matchningen poäng är bara genom att räkna antalet 0 efter elementvis subtraktion av och över m. I händelse av mall äventyras, kan en IoM hahed kod enkelt ersättas med en ny tokenized slumpmässig permutation frö eller tokenized Gaussian slumpmässiga matriser för URP eller GRP, respektive. Revocabilityens effektivitet verifieras experimentellt i avsnitt VII(D). I verkliga världen scenario, de slumpmässiga permutation frön eller slumpmässiga matriser är användarspecifika för revocability. Men stulna token/seed scenariot bör fokuseras eftersom det är nära förknippat med noggrannhet prestanda, säkerhet och integritet attacker [5]. För att utvärdera det stulna scenariot utförs vårt experiment med samma slumpmässiga token (dvs. Slumpmässiga permutationsfrön eller slumpmässiga matriser) för alla försökspersoner.  Noggrannheten i det stulna scenariot presenteras i VI(B). IoM hashing är generiskt i den meningen att det kan tillämpas på de flesta av de gemensamma biometriska kännetecken i vilka deras egenskaper är i binär form (t.ex. iris, handavtryck) och vektorform med fast längd (t.ex. Ansikte). Realvärderad funktion är direkt tillämplig på IoM hashing som visas i detta dokument. En nyligen avbruten iris-exposition, nämligen Index First One hashing (IFO) [39] är verkligen ett specialfall av den URP-baserade IoM-hashing där positionen för den första i IFO kodas i stället för positionen av maximalt värde i den URP-baserade IoM-hashing. Attribut till den interna kopplingen mellan IoM hashing och LSH, det förväntas att IoM hashing kan utvidgas till andra gemensamma biometriska villkor. I detta dokument antar vi fingeravtrycksvektorn x med längd 299 kontur i [29] som en indata för IoM hashing utvärderingar. Utvärderingarna görs på sex offentliga uppgifter om fingeravtryck, FVC2002 (DB1, DB2, DB3) [40] och FVC2004 (DB1, DB2, DB3) [40]. Varje datauppsättning består av 100 användare med 8 prover per användare. Det finns 800 (100×8) fingeravtrycksbilder totalt i varje datauppsättning. Prestandanoggrannheten för den föreslagna metoden bedöms med Equal Error Rate (EER) och äkta-imposter distributioner. Observera att eftersom slumpmässig permutation/projicering tillämpas beräknas EER genom att man tar genomsnittet av EER som upprepas fem gånger. För matchande protokoll, som beskrivs i [40] protokollet tillämpas på de sex datamängder, som ger 1000 äkta matchningspoäng och 4950 imposter matchande poäng för varje datamängd. För URP-baserad IoM undersöker vi först effekten av fönsterstorlek k med avseende på prestanda när det gäller EER. I detta experiment varierar k från 50, 80, 100, 128, 156, 200 och 250 genom att fastställa till 600. Samma inställning upprepas för = [2,3,4,5]. Bilda. 3 visar kurvorna "EER (%)-vs-k" på FVC2002 (DB1, DB2) och FVC2004 (DB3). Vi kan observera att: 1) EER sjunker gradvis när större k appliceras och nivåer av när k blir stor. Detta är inte en överraskning eftersom små k innebär färre jämförelser och därmed mindre informativa av max rankade funktioner. Denna artikel har godkänts för publicering i ett kommande nummer av denna tidskrift, men har inte blivit helt redigerad. Innehållet kan ändras innan det slutliga offentliggörandet. Omnämnande information: DOI 10.1109/TIFS.2017.2753172, IEEE Transactions on Information Forensics and Security 2) Ju mindre p, desto lägre EER. Som anges i Algoritm 2 (steg 3) är Hadamard-produkten,  och ( ) =  och (( )) =1 i huvudsak elementvis multiplikation av p permuterade vektorer. En sådan åtgärd ökar svårigheten mot inversion på bekostnad av att produktkoden snedvrids på grund av de ljud som förekommer i en eller flera permuterade vektorer. Det förväntas därför att prestandan sjunker med större p. Detta visar också den gemensamma kompromiss som lidits i de inställbara biometriska uppgifterna, nämligen prestanda-säkerhet-tradeoff. Bortsett från ovanstående undersöker vi också förhållandet mellan antalet oberoende hashfunktioner m och EER. Utvärdering har gjorts genom att öka m från 5, 10, 50, 100, 300, 500, 800 och 1000 samtidigt som k=250 och p=2. Som förväntat kan en bättre EER uppnås med avseende på ökningen av m och nivån av i stort m som illustreras i bild. 4 a).............................................................. Eftersom randomisering deltar i hashfunktionerna, är de slumpmässigt permuterade vektorerna konstruerade ungefär Gaussian distribueras med tillräckligt stor m. Experimentella bevis tyder på att med m=200 och k=250 får vi någorlunda god prestandanoggrannhet. För GRP-baserade IoM, undersöker vi effekten av antalet Gaussiska slumpmässiga matriser m och antalet Gaussiska slumpmässiga projektionsvektorer med avseende på EER. I detta experiment ändras m från 2, 5, 10, 50, 100, 150, 200, 250 och 300 medan varierar från 2, 3, 5, 10, 50, 100, 150, 200, 250 och 299. Och då, Fig. 5 visar kurvorna för "EER (%)-vs-q" (kurvorna visas endast för m = 150, 200, 250 och 300). Vi kan observera: 1. Den spelar en obetydlig effekt med avseende på EER. Till exempel tjänar vi EER=0,26% och EER=0.24% för = 2 och 250, respektive där m är fast till 300. Denna observation tyder på att med en tillräcklig m, kan ställas in små utan att äventyra EER och kan kraftigt spara både beräknings- och lagringskostnader. 2. Utgångspunkten är följande: Tvärtom, antalet Gaussiska slumpmässiga matriser m är en betydande faktor för att bestämma noggrannhet prestanda. Experimentet i FVC2002 DB1 visar att EER minskar dramatiskt från 27.82% till 0.24% när m ökar från 2 till 300 för =250. Denna observation gäller fortfarande för andra datauppsättningar som visas i bild. 4 b)................................................. Detta bekräftar teorin om LSH, där punkter i närheten är mer benägna att falla i samma hink än de punkter längre bort efter hashing. De hinkar (kvantisering) begreppet i LSH verkligen liknar den GRP-baserade IoM hashing där index av det maximala värdet av projicerade vektorer kan anses som en kvantisering output. I detta avsnitt utförs experimenten med noggrannhetsprestanda i det stulna scenariot med hjälp av de bästa parametrarna i föregående avsnitt för FVC2002 och FVC2004. Denna artikel har godkänts för publicering i ett kommande nummer av denna tidskrift, men har inte blivit helt redigerad. Innehållet kan ändras innan det slutliga offentliggörandet.  För att undersöka tidseffektiviteten av IoM hashing, registrerar vi både genomsnittlig kodgenerering och matchande tid på en maskin med specifikationer, såsom Intel CPU i7-6700HQ (2,6 GHz) och 8GB RAM. Tidsavläsningarna visas i tabell IV. Lägg märke till att MATLAB Ver. 2013b används och koden är inte optimerad. Beräkningstiden för den hashed-kodgenereringen är längre än den för matchningen på grund av ett stort antal oberoende hashfunktioner (t.ex. m=300, 600) ska genereras medan matchning tar mycket mindre tid med den enkla matcher som beskrivs i avsnitt V(E). En annan iakttagelse är att generationen av GRP-baserad hashed-kod är mycket effektivare än den av den URP-baserade hashed-koden på grund av det större antalet permutationer. Sammantaget uppfyller den genomsnittliga matchningstiden förväntningarna på ett effektivt matchningskrav jämfört med ljuskategori 1 i FVC2002 och FVC2004. Vi noterar också att genomförandet av IoM hashing är ganska enkelt tillskrivs i) endast slumpmässig projektion eller slumpmässig permutation är inblandad; ii) enkel matchning med enbart elementvis subtraktion och räkning. Vi ägnar detta avsnitt för analys bortom noggrannhet, nämligen (1) integritetsanalys, (2) säkerhetsanalys och (3) återkallbarhet / olänkbarhet analys. Med integritetsanalys avses möjligheten att införa ett inställbart biometriskt system för att stå emot varje angrepp för att återvinna de ursprungliga biometriska uppgifterna. Till skillnad från 1 Ljuskategorin är avsedd för algoritmer avsedda för ljusarkitekturer och kännetecknas därför av låga beräkningskostnader, i begränsad minneslagring och liten mallstorlek. Sekretessattack, säkerhetsattack är avsedd att få olaglig tillgång, med möjlig attack komplexitet i de biometriska systemen med hjälp av falska egenskaper (pre-image) eller de utarbetade fall som ligger nära de verkliga biometriska uppgifterna. När det gäller inställbara biometriska uppgifter, omfattar integritetsanalys icke-invertibilitet och attacker via Record Multiplicity (ARM) analys medan säkerhetsanalys omfattar brute force analys, ARM, false-accept analys och födelsedag attack analys. Icke-invertibilitet (irreversibilitet) avser beräkningshårdheten i att återställa fingeravtrycksvektorn från IoM-hashed-koden med och/eller utan permutationsfrön eller slumpmässiga matriser som motsvarar URP- eller GRP-realiseringar. Här antar vi att motståndaren lyckas hämta hashade koder, polletter och han känner väl hashing algoritm samt motsvarande parametrar (t.ex. M, k, p, q). För både URP-baserade och GRP-baserade IoM som uttrycks i den diskreta index form, finns det ingen ledtråd för en motståndare att gissa fingeravtryck vektorn x information (real-värde funktioner) direkt från den stulna hashkod ensam. Dessutom, att känna till tecknet (t.ex. Permutationsfrön eller projiceringsmatriser) är också hjälplös när det gäller att återställa fingeravtrycksvektorn eftersom det inte finns någon direkt koppling mellan token- och fingeravtrycksvektorn. Sättet för motståndaren att attackera är bara att gissa det verkliga värdet direkt. I värsta fall, anta att motståndaren lär sig de lägsta och högsta värdena för de funktionskomponenter i x. Låt oss ta FVC2002 DB1 som exempel, minimi- och maximivärdena för funktionskomponenterna är -0,2504 respektive 0,2132. Anta att motståndaren försöker gissa från -0,2504, -0.2503, -0.2502 och så vidare, till max 0,2132. Det finns totalt 4636 möjligheter. I vårt genomförande, precisionen är fast med fyra decimaler, möjligheten att gissa en enda funktion komponent i x Denna artikel har accepterats för publicering i ett kommande nummer av denna tidskrift, men har inte helt redigerats. Innehållet kan ändras innan det slutliga offentliggörandet. Omnämnande information: DOI 10.1109/TIFS.2017.2753172, IEEE Transaktioner om informationsteknologi och säkerhet kräver 4636 försök (2 12 ). Således kräver hela 299 funktionskomponenter runt 2 12×299 = 2 3588 försök totalt. Möjligheterna att korrekt gissa en enda och hela funktionskomponent presenteras i tabell III. Det här är uppenbarligen ogenomförbart. Attacker via rekordmultiplicity (ARM) är ett mer fruktansvärt fall av integritet attack, som använder flera äventyras skyddade mallar med eller utan kunskap och parametrar som är kopplade till algoritmen för ursprunglig biometrisk rekonstruktion [42]. För IoM hashing är ARM beräknings svårt att dra slutsatsen det numeriska värdet eftersom de lagrade mallarna har omvandlats till det rankutrymme som är okorrelerat med fingeravtrycksfunktionens utrymme. Anfallskomplexiteten är således identisk med den icke-invertibilitetsattack som presenteras i tabell III. Brute-styrkans attack är ett fall av säkerhetsattacker. Det är också känt som pre-image attack eller maskerad attack [5] i litteraturen. För att uppnå URP tar vi m=600 och k=128, vilket är den bästa noggrannhetskonfigurationen som observerats från avsnitt VI(A). Sedan indexen för IoM hahed kod som tar ett värde mellan 1 och 128. Därför är gissningen komplexiteten för varje post = 128 = 2 7 och därmed 600 poster kräver 2 4200 försök, som är långt bortom att nås av den nuvarande datoranläggningen. Å andra sidan, för GRP förverkliga med m=300 och q=64, attack komplexiteten för varje post är = 150 > 2 7, komplexiteten för 300 poster kräver 2 2100 försök som återigen beräknings ogenomförbar. Dessutom verifierar vi den ovannämnda teoretiska uppskattningen empiriskt i uppföljaren. I experimentet genererar vi slumpmässigt ett stort antal hashade koder och utför olaglig åtkomst. För varje fingeravtrycksvektor genereras 1000 slumpmässigt hashade koder och matchar mot fingeravtrycksvektorn med identiska permutationsfrön eller projektionsmatriser. Detta resultat 500.000 (5×100×1000) matchande poäng där vi namngav brute-force attack poäng. Vi planerar imposter och brute-force attack distribution som visas i Bild. 6............................................................. Det kan noteras att brute-force attack fördelningen antingen kraftigt överlappas eller kompenseras till vänster med avseende på imposter distribution. Detta indikerar att brute-force attack poäng leder till en likvärdig olikhet med imposter poäng. Detta experimentella resultat överensstämmer med den teoretiska uppskattningen ovan; alltså, dra slutsatsen att bruteforce-attacken är omöjlig att genomföra. Till skillnad från ARM för integritet, ARM är också en rimlig säkerhetsattack där flera äventyras skyddade mallar med eller utan kunskap om de parametrar som är kopplade till algoritmen används för att generera en pre-image instans. I vårt fall, om du känner till ordningen på funktionskomponenterna (inte nödvändigt det numeriska värdet) och permutationsfrön, kan en genomtänkt falsk funktion vektor bildas. Följaktligen visas det största värdet av produkten av två permuterade vektorer i önskad position. Systemet kan alltså brytas. Nu, attack komplexiteten i ARM kan uppfattas som komplexiteten i att bestämma ordningen för de funktioner komponenter i fingeravtryck vektorn. Till exempel, för URP-baserat förverkligande, låt = {,, } vara inmatningsfunktionerna, med = 2 och två slumpmässigt permuterade funktionsvektorer  och 1 = {,, } och 2 = {,, }. Den Hadamard produktvektorn  på = {,, } kan beräknas. Antag är den största komponenten, dvs. = max(-) (-( )) 2 =1 ) = 1,2,3, två ojämlikheter kan härledas enligt följande: > och >. Vi kan ytterligare resonera att för > och >, motståndaren kan hämta hela orderinformation (t.ex. > > ) genom att upprepa denna process med flera hashade koder. Men i praktiken innehåller våra komponenter både positiva och negativa värden. Till exempel, låt = {,, } = {-0.2, 0.5, -0.1}, genom att använda >, dvs. (‐0.2) × (‐0.1) > (0,5) × (‐0.1), får vi (‐0.2) < (0,5), därav <. Detta motsägs med >. Sådan ojämlikhet resonemang är tillämplig på GRP-baserat förverkligande liksom tillskrivs multiplikationen är en vanlig ingrediens för både Hadamard produkt i URP-baserat förverkligande och den inre produkten (random projektion) i GRP-baserat förverkligande. Därför är ARM för IoM hashing endast giltigt om biometriska funktionsvärden är antingen alla negativa eller positiva, det blandade tecknet i funktionsvärden gör ojämlikhet resonemang obestämd. Vi kan dra slutsatsen att ojämlikhetsförhållandet är otillräckligt för att inleda ARM som ett sätt att attackera säkerheten. Till skillnad från blinda gissningar på hela hashed kod i brute force attack, falska acceptera attack (dictionary attack) kan kräva mycket mindre antal försök att få olaglig tillgång [43]. Denna attack är faktiskt genomförbar på grund av att tröskelbaserade beslutssystem ofta tillämpas i biometriska system. Med andra ord, tillgång skulle beviljas så länge matchningspoängen lyckas den fördefinierade tröskeln. Låt oss ta de bäst presterande parametrarna från FVC2002DB1 experiment i avsnitt VI(A), dvs.. m=600 och k=128, beslutströskeln när FAR = FRR observeras är 0,11. Därför är det minsta antalet matchade (kolliderade) poster i IoM hahed-kodpar för lyckad åtkomst × = 0,11 × 600 = 66. Fönsterstorleken k anger 128 möjliga indexvärden som motsvarar 2 7 (= 2 log 2 ) gissning ansträngning krävs för en post. Därför har den falska artikeln accepterats för publicering i ett kommande nummer av denna tidskrift, men har inte blivit helt redigerad. Innehållet kan ändras innan det slutliga offentliggörandet. Citeringsinformation: DOI 10.1109/TIFS.2017.2753172, IEEE Transaktioner på information Kriminalteknik och säkerhet accepterar attack komplexitet kan uppskattas från (2 log 2 ) ×. För URP-baserad IoM-hashing observerade vi från TABLE V att attackens komplexitet minskade till 2 462 jämfört med 2 4200 i brute force attack för FVC2002DB1 och komplexitetsminskningen verkar identisk för resten av testdatauppsättningar. Men vi konstaterar att den minskade angreppskomplexiteten fortfarande är gynnsamt hög för att stå emot en falsk attack. Å andra sidan, attack komplexiteten i GRP-baserade IoM hashing är mer kritisk med slarvigt utvalda parametrar som framgår av TABLE V. För att trappa upp attack svårigheten, kan vi öka antingen m eller. Låta = 1200 ställas in för FVC2004 (DB1, DB2 och DB3), attack komplexitet därmed, når en nivå av beräkningsogenomförbarhet. Ett annat alternativ är att höja q enligt tabell V (FVC2002 DB1, DB2 och DB3). Detta alternativ är att föredra än det tidigare, dvs. Öka m eftersom det minskar antalet slumpmässiga Gaussiska projektionsvektorer. Tvärtom, det tidigare alternativet kräver mer lagringsutrymme för stora m. Bortsett från ovanstående attacker, presenterar vi en ny säkerhetsattack för inställbara biometriska, nämligen födelsedagsattack [44]. I synnerhet utnyttjar en födelsedagsattack matematiken bakom födelsedagsproblemet [44] i sannolikhetsteorin. Attacken bygger på den högre kollisionsannolikheten mellan de slumpmässiga attackerna och en fast grad av permutationer (pigeonhål). I vårt sammanhang hänvisar födelsedagsattack till ett scenario där en motståndare har fått ett stort antal hashade koder från de komprometterade databaserna. Detta leder till en rimlig säkerhetsattack där åtminstone en kollision (match) kan hittas mellan två hashade koder från hashade koder där >>1. För hahed koden med en enda post ( = 1), de förväntade försöken att hitta den första kollisionen är ( ) = ε 2, där är det största ingångsvärdet av IoM hahed koder, dvs.. = för URP och = för GRP. Anta att det sker en kollision av två hashade koder d.v.s. h ( ) = h ( ) där = 1,..., och h ( ), h ( )  på [1, ]. De förväntade försöken att hitta kollisioner för element är ( 2 ) 2. Från TABELL VI kan man observera att komplexiteten i födelsedagsattacken över den konventionella false-accept attacken reduceras ungefär i kvadratrot grad. Ännu viktigare är att TABELL VI påminner oss om att angreppssvårigheter är nära förknippade med de valda parametrarna. Till exempel är komplexiteten på FVC2004 DB3 2 35 som inte är idealiskt säkra. Ändå kan vi öka komplexiteten ytterligare genom att antingen öka m eller minska utan att äventyra prestandanoggrannheten. Det krävs helt enkelt en hänsynsfull motivering för att säkerställa den önskade säkerhetsnivån och prestandakriterier med korrekt inställning av parametrar. I detta avsnitt valideras kravet på icke-länkbarhet (olänkbarhet). För att göra detta, presenterar vi pseudo-genuine poäng. Den pseudo-genuine poäng avser matchande poäng mellan hahed koder genereras från olika fingeravtryck mallar av samma individ genom att använda olika permutation frön eller projektion matriser. Detta protokoll liknar den äkta matchande protokoll som ger 1000 pseudo-genuine matchande poäng också. Se avsnitt VII(D), pseudo-imposter score beräknas mellan två hahed koder som genereras från varje mall med hjälp av olika permutation frön eller projektionsmatriser. I detta sammanhang, när pseudo-imposter och pseudo-genuine distribution är Denna artikel har accepterats för publicering i ett kommande nummer av denna tidskrift, men har inte helt redigerats. Innehållet kan ändras innan det slutliga offentliggörandet. Citeringsinformation: DOI 10.1109/TIFS.2017.2753172, IEEE Transaktioner på informationsteknik och säkerhet överlappade, det innebär att hahed koder som genereras från samma användare eller från andra är tillräckligt otydliga. Tvärtom, om båda distributionerna är långt åtskilda, gör detta det möjligt för motståndaren att enkelt skilja den haschade koden från den identiska individen. Svårigheten att differentiera hashkoderna bidrog till den icke-länkbara eller olänkbara egenskapen. Bilda. 7 illustrerar pseudo-imposter och pseudo-genuine fördelning tomt där pseudo-imposter och pseudo-genuine fördelning överlappar till stor del. Detta stöder att IoM hashed-koderna uppfyller icke-länkbarhet eller olänkbarhet egenskap. I detta avsnitt utvärderas återkallbarhet (förnybarhet) genom att genomföra de experiment som beskrivs i [45]. Detta ger 100 × (5×100) = 50000 pseudo-imposteringspoäng. De genuina, imposter och pseudo-imposter fördelningarna visas i Bild.  8 där FVC2002 används för URP-baserad IoM-hashing medan FVC2004 testas för GRP-baserad IoM. Från Fig. 8, Det observeras att en stor grad av överlappning sker mellan imposter och pseudo-imposter fördelningar. Detta innebär att de nygenererade hashkoderna med de givna 100 slumpmässiga permutationsuppsättningarna och/eller slumpmässiga projektionsmatriser är särskiljande även om de genereras från samma källa av fingeravtrycksvektorn. När det gäller verifieringsprestanda får vi EER = 0,23%, 0,98%, 1,77% för URP-baserad IoM-hashing i FVC2002 (DB1, DB2, DB3) och 1,38%, 2,32%, 2,56% för GRP-baserad IoM-hashing i FVC2004 (DB1, DB2, DB3) där skärningspunkten mellan äkta och pseudo-imposter distribution tas. Detta verifierar att de föreslagna båda IoM realiserar uppfyller kravet på återkallbarhet egendom. Vi noterar vidare att experimentet i avsnitt VI(B) antyder att de stulna polletterna (t.ex. Permutationsfrö eller slumpmässiga matriser) skulle inte väsentligt äventyra noggrannhetsprestandan. Således, polletter i IoM hashing bara tjänar till återkallelse och är inte hemliga för allmänheten. I detta dokument presenterar vi en generisk rankning baserad LSH motiverade två-faktor inställbara biometriska system dubbade IoM hashing. Vi visar två insikter om IoM-hashing för fingeravtrycksbiometri, nämligen URP-baserad och GRP-baserad IoM-hashing. Från både teoretisk motivering och empiriska observationer, kan IoM hahed koder i stort sett bevara noggrannhet prestanda med avseende på dess tidigare transformerade motsvarigheter tack vare den trevliga egenskapen lokaliserad slumpmässig projektion och rank korrelation för GRP hashing respektive URP hashing, respektive. IoM-hashing visas också uppfylla både icke-länkbarhet och kriterier för skydd av återtagsmallar. Den IoM hashing är starkt motståndskraftig mot de befintliga flera stora säkerhets- och integritetsattacker som omfattas av korrekt inställda parametrar. Slutligen skisserar vi en ny attack för inställbara biometriska kännetecken, nämligen födelsedagsattack, som avslöjar ännu mer fruktansvärda än ordboksattacken (falskt acceptera attack). Vårt framtida arbete består av fyra riktningar för att ytterligare driva gränserna för IoM hashing. Den första riktningen är att utvidga arbetet till oordnad variable-size representation såsom fingeravtryck minutiae. Den andra riktningen är att integrera med biometriska kryptosystem primitiva, t.ex. Fuzzy Vault, Fuzzy Engagemang, där hemlig nyckel jämfört med sekretess-läckage ram [46] skulle kunna införlivas för integritetsbevarande analys. Det skulle vara ett starkt komplement för att skapa krypteringsnycklar och skydda dem. Slutligen är IoM-hashingen, som är ett tvåfaktors inställbart biometriskt system, naturligt anpassad till identitetsautentiseringsscenariot. Det skulle dock vara intressant att undersöka möjligheten att använda IoM-hashing vid identifiering. - Berätta, vol. - Nej, det gör jag inte. 4, s. 561-572, 2007. [2] A. K. Jain, K. Nandakumar och A. Nagar, "Biometrisk mallsäkerhet", EURASIP J. Adv. Signalprocessen, vol. 2008, s. 113:1-1131:17, 2008. [3] D. Maltoni, D. Maio, A.K. Jain, och S. Prabhakar, Handbok för fingeravtrycksigenkänning. 2nd ed., London: Springer-Verlag, 2009. [4] J. Feng och A. K. Jain, "Ombyggnad av Fingerprint: Från minutiae till fas", IEEE Trans. Mönster Anal. Mach, det är jag. - Berätta, vol. - Nej, det gör jag inte. 2 s. Detta beslut träder i kraft dagen efter det att det har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning. [5] K. Nandakumar och A. K. Jain, "Biometriska mallskyddssystem: Överbrygga prestandaklyftan mellan teori och praktik", IEEE Signalprocess. Mag., vol. - Nej, det gör jag inte. 5, s. 5; svensk specialutgåva, område 5; svensk specialutgåva, område 5; svensk specialutgåva, område 5; svensk specialutgåva, område 5; svensk specialutgåva, område 5; svensk specialutgåva, område 5; svensk specialutgåva, område 5; svensk specialutgåva, område 5; svensk specialutgåva, område 5; svensk specialutgåva, område 5; svensk specialutgåva, område 5; svensk specialutgåva, område 5; svensk specialutgåva, område 5; svensk specialutgåva, område 5; svensk specialutgåva, område 5; s. Detta beslut träder i kraft den tjugonde dagen efter det att det har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning. [6] V. M. Patel, N. K. Ratha, och R. Chellappa, "Avbrytbara biometrier: En granskning", IEEE Signal Process. Mag., vol. - Nej, det gör jag inte. 5, s. 5; svensk specialutgåva, område 5; svensk specialutgåva, område 5; svensk specialutgåva, område 5; svensk specialutgåva, område 5; svensk specialutgåva, område 5; svensk specialutgåva, område 5; svensk specialutgåva, område 5; svensk specialutgåva, område 5; svensk specialutgåva, område 5; svensk specialutgåva, område 5; svensk specialutgåva, område 5; svensk specialutgåva, område 5; svensk specialutgåva, område 5; svensk specialutgåva, område 5; svensk specialutgåva, område 5; s. Kommissionens genomförandeförordning (EU) nr 668/2014 av den 13 juni 2014 om tillämpningsföreskrifter för Europaparlamentets och rådets förordning (EU) nr 1151/2012 om kvalitetsordningar för jordbruksprodukter och livsmedel (EUT L 179, 19.6.2014, s. 1). [7] B. Yang, och C. [10] B. J. Teoh, A. Goh, och D. C. L. Ngo, "Random flerrymdskvantisering som en analytisk mekanism för BioHashing av biometriska och slumpmässiga identitetsingångar", IEEE Trans. Mönster Anal. Mach, det är jag. - Berätta, vol. 28, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej! Kommissionens genomförandeförordning (EU) nr 668/2014 av den 13 juni 2014 om tillämpningsföreskrifter för Europaparlamentets och rådets förordning (EU) nr 1151/2012 om kvalitetsordningar för jordbruksprodukter och livsmedel (EUT L 179, 19.6.2014, s. 1). [11] M. Ferrara, D. Maltoni, R. Cappelli, " Noninvertible Minutia CylinderCode Representation ", IEEE Trans. - Inf. - Vad är det? Rättsmedicinsk secur. vol. Sju, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, 6 s. 1727-1737, 2012. [12] R. Cappelli, M. Ferrara, och D, Maltoni, ""Minutia Cylinder-Code: a) URP-baserad IoM-hashing i FVC2002 DB1 b) URP-baserad IoM-hashing i FVC2004 DB2 Bild. 8 Den äkta, imposter, och pseudo-imposter distributioner för revocability analys. En stor grad av överlappning av pseudo-imposter och imposter distributioner visar att hahed koder som genereras med hjälp av olika slumpmässiga vektorer leder till betydande distinktion. 1556-6013 (c) 2017 IEEE. Personlig användning är tillåten, men ompublicering/omfördelning kräver IEEE-tillstånd. Se http://www.ieee.org/publications_standards/publications/rights/index.html för mer information. Denna artikel har godkänts för publicering i ett kommande nummer av denna tidskrift, men har inte blivit helt redigerad. Innehållet kan ändras innan det slutliga offentliggörandet. - IEEE Trans. - Vad är det? - IEEE Trans. Mönster Anal. Mach, det är jag. - Berätta, vol. - Nej, det gör jag inte. 12, s. 12; svensk specialutgåva, område 5, volym 5, s. Detta beslut träder i kraft den tjugonde dagen efter det att det har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning. [ Lett., vol. - Nej, det gör jag inte. Detta beslut träder i kraft den tjugonde dagen efter det att det har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning. 1221Lett, vol. - Nej, det gör jag inte. Detta beslut träder i kraft den tjugonde dagen efter det att det har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning. -1229Lett., vol. - Nej, det gör jag inte. 11 s., 2013.................................................................................................... [15] S. Wang och J. Hu, "En blind systemidentifieringsmetod för inställbara fingeravtrycksmallar," Mönster Recognit., vol. 54, s. Detta beslut träder i kraft dagen efter det att det har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning. Detta beslut träder i kraft den tjugonde dagen efter det att det har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning. B. J. Teoh, C. L. Ngo, A. Goh, " Biohashing: två faktorautentisering med fingeravtrycksdata och symboliskt slumptal ", Mönster Recognit., vol. - Nej, det gör jag inte. 11 s. 2245-2255, 2004. [24] C. Rathgeb, F. Breitinger, C. Busch, & H. Baier, " Vid tillämpning av blomfilter på iris biometri ", IET Biom., vol. Tre, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, jag nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej 4 s. Kommissionens genomförandeförordning (EU) nr 668/2014 av den 13 juni 2014 om tillämpningsföreskrifter för Europaparlamentets och rådets förordning (EU) nr 1151/2012 om kvalitetsordningar för jordbruksprodukter och livsmedel (EUT L 179, 19.6.2014, s. 1). [25] M. Gomez-Barrero, C. Rathgeb, J. Galbally, J. Fierrez, & C. Busch, "Skyddad ansiktsbiometriska mallar baserade på lokala gabormönster och adaptiva blomfilter", i International Conference on Mönster Recognition, s. 4483 -4488, 2014................................................................................................ [ Denna artikel har godkänts för publicering i ett kommande nummer av denna tidskrift, men har inte blivit helt redigerad. Innehållet kan ändras innan det slutliga offentliggörandet.
Mycket nyligen, Teoh et al. I Ref föreslogs ett nytt system med två faktorer för att skydda den biometriska mallen genom omvandling.
Ranking Based Locality Sensitive Hashing Enabled Cancelable Biometrics: Index-of-Max Hashing
{'venue': None, 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}