Bảo mật hệ thống sinh trắc học
Các hoạt động của một hệ thống sinh trắc học phụ thuộc nhiều vào các thiết bị đầu vào bị giới hạn hoạt động. Đôi khi, bản thân các thiết bị có thể không thu được các mẫu đầu vào cần thiết. Họ có thể không chụp đủ mẫu. Điều này làm cho hệ thống không đáng tin cậy và dễ bị tấn công.
Hệ thống sinh trắc học càng dễ bị tấn công thì càng không an toàn.
Lỗ hổng hệ thống sinh trắc học
Có hai nguyên nhân chính gây ra lỗ hổng hệ thống sinh trắc học -
Lỗi hệ thống
Có hai cách mà hệ thống sinh trắc học có thể không hoạt động -
Intrinsic failures - Đó là các lỗi như cảm biến không hoạt động, lỗi khai thác tính năng, đối sánh hoặc mô-đun ra quyết định, v.v.
Failures due to attacks - Đó là do sơ hở trong thiết kế hệ thống sinh trắc học, tính sẵn có của bất kỳ tính toán nào đối với những kẻ tấn công, các cuộc tấn công nội gián từ các quản trị viên hệ thống phi đạo đức, v.v.
Cơ sở hạ tầng không an toàn
Hệ thống sinh trắc học có thể bị truy cập bởi những người dùng độc hại nếu phần cứng, phần mềm và dữ liệu người dùng của nó không được bảo vệ.
Rủi ro với Bảo mật Hệ thống Sinh trắc học
Bảo mật của hệ thống sinh trắc học rất quan trọng vì dữ liệu sinh trắc học không dễ thu hồi hoặc thay thế. Có những rủi ro nổi bật sau đây liên quan đến bảo mật của hệ thống sinh trắc học -
Rủi ro dữ liệu người dùng bị đánh cắp
Nếu hệ thống sinh trắc học dễ bị tấn công, tin tặc có thể vi phạm tính bảo mật của hệ thống và thu thập dữ liệu người dùng được ghi lại trong cơ sở dữ liệu. Nó tạo ra nhiều mối nguy hiểm hơn đối với quyền riêng tư.
Rủi ro dữ liệu người dùng bị xâm phạm
Sau khi có được mẫu sinh trắc học, hacker có thể đưa ra một mẫu giả cho hệ thống. Nếu dữ liệu người dùng bị xâm phạm, nó vẫn bị xâm phạm mãi mãi. Lý do rõ ràng là người dùng chỉ có một số lượng sinh trắc học giới hạn và chúng rất khó thay thế, không giống như mật khẩu hoặc thẻ ID.
Mặc dù dữ liệu sinh trắc học được mã hóa và lưu trữ, nó cần được giải mã để phù hợp với mục đích. Tại thời điểm kết hợp, tin tặc có thể vi phạm bảo mật.
Bảo mật hệ thống sinh trắc học
Một số giải pháp được đưa ra để giải quyết vấn đề bảo mật hệ thống sinh trắc học. Các mẫu sinh trắc học không bao giờ được lưu trữ ở dạng thô. Chúng được mã hóa; đôi khi thậm chí gấp đôi.
Trong trường hợp sinh trắc học, có nhiều tài nguyên khác nhau liên quan như con người (đối tượng hoặc ứng viên), thực thể (thành phần hệ thống hoặc quy trình) và dữ liệu sinh trắc học (thông tin). Các yêu cầu bảo mật củaconfidentiality, integrity, authenticity, non-repudiationvà availabilityrất cần thiết trong sinh trắc học. Hãy để chúng tôi lướt qua chúng một cách ngắn gọn -
Tính xác thực
Đó là chất lượng hoặc trạng thái tinh khiết, chính hãng hoặc nguyên bản, chứ không phải là hàng sao chép. Thông tin là xác thực khi ở trạng thái và chất lượng như khi được tạo, lưu trữ hoặc chuyển giao.
Có hai tính xác thực trong hệ thống sinh trắc học - entity authenticity và data origin authenticity. Tính xác thực của thực thể xác nhận rằng tất cả các thực thể tham gia vào quá trình xử lý tổng thể là những thực thể mà họ yêu cầu. Tính xác thực nguồn gốc dữ liệu đảm bảo tính xác thực và nguyên bản của dữ liệu. Ví dụ: dữ liệu sinh trắc học được thu thập bằng các thiết bị cảm biến. Dữ liệu thu được từ cảm biến chính hãng không bị giả mạo từ bản ghi trước đó.
Bảo mật
Nó đang hạn chế quyền truy cập và tiết lộ thông tin cho những người dùng được ủy quyền và ngăn chặn việc truy cập hoặc tiết lộ cho những người không được phép. Trong trường hợp hệ thống sinh trắc học, nó chủ yếu đề cập đến thông tin xác thực sinh trắc học và liên quan khi nó được thu thập và lưu trữ, cần được giữ bí mật với các thực thể trái phép.
Thông tin sinh trắc học chỉ nên có thể truy cập hoàn toàn đối với người thuộc về nó. Trong quá trình xác định và thay đổi, ứng viên truy cập cần được hạn chế bằng các biện pháp bảo mật thích hợp.
Chính trực
Điều kiện của sự hoàn chỉnh và không bị thay đổi chỉ tính nhất quán, chính xác và đúng đắn của nó. Đối với một hệ thống sinh trắc học, tính toàn vẹn phải cao. Mọi thao tác xấu trong quá trình vận hành và lưu trữ cần được tránh xa hoặc phát hiện sớm nhất bằng cách thông báo và sửa lỗi.
Không bác bỏ
Đó là xác định các tài nguyên liên quan như các thực thể và các thành phần. Nó cũng được coi là trách nhiệm giải trình. Ví dụ: nó cấm người gửi hoặc người nhận thông tin sinh trắc học từ chối việc gửi hoặc nhận thông tin sinh trắc học.
khả dụng
Tài nguyên có thuộc tính khả dụng đối với một tập hợp các thực thể nếu tất cả các thành viên của tập hợp có thể truy cập tài nguyên. Một khía cạnh được gọi làreachability đảm bảo rằng con người hoặc quy trình hệ thống có thể được hoặc không thể liên lạc, tùy thuộc vào lợi ích của người dùng.
Những kẻ tấn công có thể làm cho hệ thống không sử dụng được đối với người dùng chính hãng, do đó ngăn họ sử dụng các ứng dụng đã được xác thực. Những kẻ tấn công này nhắm vào sự sẵn có của thông tin.
Tiêu chí tạo mẫu sinh trắc học
Dưới đây là các tiêu chí để tạo các mẫu sinh trắc học -
Đảm bảo rằng mẫu đến từ một ứng cử viên của con người và được thu thập bằng cảm biến và phần mềm chính hãng.
Bảo mật mẫu sinh trắc học bằng mã hóa với các thuộc tính không thể đảo ngược. Điều này gây khó khăn cho tin tặc trong việc tính toán thông tin sinh trắc học ban đầu từ mẫu an toàn.
Tạo một unlikable (unique)mẫu sinh trắc học. Một hệ thống sinh trắc học sẽ không thể truy cập vào mẫu của cùng một ứng cử viên được ghi vào một hệ thống sinh trắc học khác. Trong trường hợp nếu một tin tặc quản lý để truy xuất một mẫu sinh trắc học từ một hệ thống sinh trắc học, thì anh ta sẽ không thể sử dụng mẫu này để truy cập thông qua một hệ thống sinh trắc học khác mặc dù cả hai lần xác minh có thể dựa trên cùng một mẫu sinh trắc học của ứng viên. Hơn nữa, một hệ thống sinh trắc học không thể liên kết nên không thể lấy được bất kỳ thông tin nào dựa trên mối quan hệ giữa hai mẫu.
Tạo ra một cancellable và renewablebản mẫu. Nó nhấn mạnh vào khả năng hủy hoặc hủy kích hoạt mẫu bị xâm phạm và sao chép một mẫu khác, theo cách tương tự như thẻ thông minh bị mất hoặc bị đánh cắp có thể được sao chép.
Các đặc điểm "có thể tái tạo" và "không thể liên kết" đạt được thông qua salting techniques. Salting bổ sung dữ liệu duy nhất được tạo ngẫu nhiên được gọi là 'muối' vào thông tin ban đầu để làm cho nó khác biệt với những thông tin khác.
Thiết kế độ chính xác của hệ thống sinh trắc học đối với cả FAR và FRR.
Lựa chọn một thuật toán mã hóa phù hợp một cách cẩn thận. Một số thuật toán có thể khuếch đại các biến thể thậm chí nhỏ vốn có trong dữ liệu sinh trắc học của một cá nhân, điều này có thể dẫn đến FRR cao hơn.
Sử dụng một kỹ thuật mã hóa quan trọng như hashing method, hiệu quả khi một hoán vị khác được áp dụng với mỗi lần tạo mẫu. Các hoán vị khác nhau đảm bảo tính duy nhất của mỗi mẫu mặc dù sử dụng cùng một dữ liệu sinh trắc học đầu vào.
Sử dụng một kế hoạch bảo vệ hiệu quả để nâng cao performance của hệ thống.
Rất nhiều nghiên cứu và phát triển đang được thực hiện nhằm hướng tới tính bảo mật và quyền riêng tư của dữ liệu sinh trắc học.