Search academic texts

Information × Registration Number 2126U000273, Article popup.category Опубліковано, Стаття Title MODIFIED BIOMETRIC TEMPLATE PROTECTION METHOD WITH NONLINEAR TRANSFORMATIONS popup.author Онай М. В.Косенко О. В.Onai M. V.Kosenko O. V. popup.publication 27-03-2026 popup.source_user Журнал "Радіоелектроніка, інформатика, управління" (Національний університет "Запорізька політехніка") popup.source https://ric.zp.edu.ua/article/view/352845 popup.publisher National University "Zaporizhzhia Polytechnic" Description Актуальність. Біометричні дані нерідко використовуються для аутентифікації або ідентифікації. Однак такі дані є вразливими і не є замінюваними у разі викрадення. У літературних джерелах запропоновано кілька методів створення захищених біометричних шаблонів, одним з яких є біогешинг. Однак лінійність біогешинга може бути його вразливістю. MLP-hash є схожим методом, що додає нелінійні перетворення. Цей метод модифікується у даній роботі.Мета роботи. Метою даної роботи є розроблення модифікації MLP-hash, що є швидшою за оригінал та дозволяє більш чітке розділення користувачів за їх шаблонами.Метод. Дана робота зосереджена на модифікуванні MLP-hash, варіації біогешингу з нелінійними перетвореннями. Однією з запропонованих змін є застосування нормалізації перед застосуванням нелінійного перетворення у кожному шарі MLP-hash. Іншою запропонованою зміною є спрощення псевдовипадкових матриць, що використовуються у кожному шарі MLP-hash. Кожна така матриця замінюється на блочну матрицю, у якій блоки, що лежать на діагоналі, є ортонормальними матрицями, а решта блоків заповнюються нулями. Кожен ненульовий блок генерується з використанням користувацького секретного токена. Для того щоб зробити вплив кожного ненульового блоку менш локалізованим, перед кожним множенням на матрицю та після всіх шарів додаються псевдовипадкові перестановки. Псевдовипадкові перестановки також генеруються з використанням користувацького секретного токена у якості сіда. Застосування запропонованого методу близьке до застосування оригінального MLP-hash та біогешинга: метод приймає користувацький секретний токерн та біометричний вектор фіксованої довжини та повертає бінарний вектор фіксованої довжини з такою ж або меншою розмірністю. MLP-hash з блоковими матрицями порівняно з оригіналом при застосуванні різноманітних способів нормалізації та різноманітних нелінійних перетворень.Результати. Програмно реалізовано запропоновану модифікацію, оригінальний MLP-hash та біогешинг. Порівняно швидкодію та точність розділення користувачів з використанням цих методів на векторах характеристик, виділених з відбитків пальців з використанням фільтрів Габора.Висновки. Проведені експерименти показали збільшення швидкодії та здатності розділення користувацьких шаблонів у результаті підстановки запропонованих блочних матриць та підвищення здатності розділення користувацьких шаблонів у результаті застосування нормалізації. Крім того, проведено порівняння застосування різних методів нормалізації та різних нелінійних перетворень. Практична цінність розробленого методу полягає в тому, що він є швидшим та може бути використаний у складі програмного забезпечення, користувачі якого очкують на відсутність затримок, зберігаючи при цьому складність інвертування. Перспективи подальших досліджень включають тестування розробленого методу з іншими біометричними модальностями, іншими нелінійними перетвореннями та техніками нормалізації та аналіз складності інвертування розробленого методу у порівнянні з MLP-hash та біогешингом. popup.nrat_date 2026-04-20 Close