1 / 27

Biometrijas datu šifrēšana un to pielietojums viedkaršu personalizācijas sistēmās

Biometrijas datu šifrēšana un to pielietojums viedkaršu personalizācijas sistēmās. Encryption of biometric data and application in smart card personalization systems. Autors: Artūrs Kadiķis. Pētījums veikts: Elektronikas un Datorzinātņu institūtā. 10.08.2011. Kas ir kriptogrāfija?.

elvin
Download Presentation

Biometrijas datu šifrēšana un to pielietojums viedkaršu personalizācijas sistēmās

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript

  1. Biometrijas datu šifrēšana un to pielietojums viedkaršu personalizācijas sistēmās Encryption of biometric data and application in smart card personalizationsystems Autors: Artūrs Kadiķis Pētījums veikts: Elektronikas un Datorzinātņu institūtā 10.08.2011

  2. Kas ir kriptogrāfija? Artūrs Kadiķis

  3. Biometrija Artūrs Kadiķis

  4. Biometrijas datu šifrēšana Artūrs Kadiķis

  5. Biometrijas datu salīdzināšana Artūrs Kadiķis

  6. Viedkartes Artūrs Kadiķis

  7. Problēmas nostādne • Šifrētu plaukstas asinsvadu datu salīdzināšana (EER 0.27 %) • Java viedkarte (< 5s) Artūrs Kadiķis

  8. Biometrijas dati Datu vektora pamatinformācija Datubāze ar 50 cilvēku plaukstas asinsvadu informāciju Artūrs Kadiķis

  9. Iespējamie biometrijas datu šifrēšanas algoritmi • Biohash – tiek izmantots, • Fuzzy extractor – nav izteiktu plusu vai mīnusu, • Fuzzy vault – neder, ir pa lēnu. Artūrs Kadiķis

  10. Biohash Artūrs Kadiķis

  11. Biokodu salīdzināšana Artūrs Kadiķis

  12. Sliekšņu izvēle • Ja sliekšņu vērtība ir 0, tad EER ir 16.87% 0 Artūrs Kadiķis

  13. Sliekšņu izvēle • Ja sliekšņu vērtība ir mediāna, tad EER ir 6.40% 0 Artūrs Kadiķis

  14. Datu vektora papildināšana Artūrs Kadiķis

  15. Vairāki intensīvākie vektori • Izvēlējos 29 intensīvākos vektorus, EER 3.18% Artūrs Kadiķis

  16. Datu kopēšana Artūrs Kadiķis

  17. Koeficientu pielietošana pamatinformācijai • Katrai pamatinformācijas vērtībai tiek piereizināts koeficiens a. Artūrs Kadiķis

  18. Uzlabota biokodu salīdzināšana Artūrs Kadiķis

  19. Uzlabota biokodu salīdzināšana Artūrs Kadiķis

  20. Uzlabota biokodu salīdzināšana Artūrs Kadiķis

  21. Eksperimentālo rezultātu apkopojums Artūrs Kadiķis

  22. EER izkliede • EER vidējā vērtība – 0.26 % • Standarta novirze – 0.13 % Artūrs Kadiķis

  23. Datu salīdzināšana viedkartēs Artūrs Kadiķis

  24. Rezultāti • Izveidota šifrētu biometrijas datu salīdzināšanas metode, kuras rezultāti ir līdzīgi nešifrētu datu salīdzināšanai • Realizēti gan šifrētu, gan nešifrētu datu salīdzināšanas algoritmi Java viedkartē Artūrs Kadiķis

  25. Secinājumi • Jo lielāks kļūst datu vektors un līdz ar to biokoda garums, jo mazāka ir salīdzināšanas kļūda • Ir iespējams uzlabot biokodu salīdzināšanu izmantojot informāciju par bitu statistiku Artūrs Kadiķis

  26. Turpmākie darbi • Tiks izstrādāta metode, kā no gadījumskaitļu matricas tiks aprēķināta sliekšņu vērtības • Tiks pārbaudīta kļūdu koriģējošu algoritmu ietekme uz rezultātu • Pārbaudīt citu šifrēšanas algoritmu darbību Artūrs Kadiķis

  27. Paldies par uzmanību Artūrs Kadiķis

More Related