Jedna klasa biometrijskog kriptosistema zasnovanog na konvolucionim neuronskim mrežama

Abstract

U ovoj doktorskoj disertaciji predložen je novi biometrijski kriptosistem otisaka prstiju baziran na sistemu fazi povezivanja i dubokih konvolucionih neuronskih mreža. Centralni doprinos rada predstavlja novi pristup automatskom izdvajanju obeležja fiksne dužine iz otisaka prstiju, u potpunosti zasnovanom na konvolucionim neuronskim mrežama. Predloženom kvantizacijom obeležja kodovanjem sa dva bita, biometrijski šabloni su prevedeni u binarni domen, što je omogućilo primenu XOR biometrije i razvoj biometrijskog kriptosistema koji se može koristiti za upravljanje ključevima (engl. key-release) ili za zaštitu šablona. Problem varijabilnosti biometrijskih podataka marginalizovan je primenom BCH koda za korekciju grešaka, koji radi na nivou bloka što ga čini otpornim na poznate statističke napade. Predloženi biometrijski kriptosistem sistem može upravljati dužinom ključeva od 265 bita, što zadovoljava potrebe savremenih kriptografskih sistema, uz prihvatljivu marginu EER greške od 1%. Evaluacija eksperimentalnih rezultata potvrđuje značajan napredak u odnosu na druge biometrijske kriptosisteme i sisteme za poređenje otisaka na osnovu njihove teksture.