Zespół Biometrii i Uczenia Maszynowego
Wiadomości
Maj 2023: Weronika Gutfeter obroniła rozprawę doktorską pod tytułem „Identyfikacja twarzy na podstawie obrazów wieloujęciowych z zastosowaniem głębokich sieci agregujących”. Praca została przygotowana pod opieką prof. dr hab. inż. Andrzeja Pacuta. Gratulujemy!
Marzec 2023: Michał Hałoń wraz z drużyną SKA PW zajął pierwsze miejsce podczas zawodów MathWorks Minidrone Competition Poland 2023. Zadaniem uczestników było zaprojektowanie algorytmu umożliwiającego dronowi autonomiczne poruszanie się po wyznaczonej ścieżce oraz wylądowanie we wskazanym miejscu w jak najkrótszym czasie. Gratulujemy!
Listopad 2022: Ewelina Bartuzi-Trokielewicz obroniła rozprawę doktorską na WEiTI PW. Praca pod tytułem „Presentation attack-resistant palm recognition for mobile devices in unconstrained conditions” była przygotowana pod opieką prof. dr hab. inż. Andrzeja Pacuta. Gratulujemy!
Wrzesień 2022: Michał Hałoń wraz z drużyną SKA Robotics zdobył nagrodę w konkursie "Bonus Competition Task – path optimization for a rover" podczas ósmej edycji zawodów robotów mobilnych European Rover Challenge. Zadaniem konkursowym była optymalizacja trasy łazika na powierzchni planetoidy Vesta z wykorzystaniem oprogramowania MATLAB&Simulink. Gratulujemy!
?Biometric data encryption ? the unifying approach?
Autor: Marcin Chochowski
["Kryptografia biometryczna - podejście ujednolicające"]
Promotor: A.Pacut
Systemy kryptograficzne są powszechnie stosowane jako narzędzie gwarantujące bezpieczeństwo informacji. Niestety podstawowy problem z jakim należy się zmierzyć w tego typu systemach to bezpieczeństwo kluczy. Są to z reguły długie, losowe ciągi bitów, których nie sposób zapamiętać. Wymaganie wygody użytkownika, połączone z relatywnie słabą ludzką pamięcią, powoduje, że dostęp do tych systemów zabezpieczony jest hasłem łatwym do zapamiętania, co prowadzi do zmniejszenia bezpieczeństwa całego systemu. Jednym z zaproponowanych ostatnio rozwiązań tego problemu jest użycie danych biometrycznych do generowania haseł/kluczy. Zaletą takiego podejścia, oprócz zwiększenia entropii hasła, jest fakt, że danych biometrycznych nie sposób zgubić, zapomnieć, czy pożyczyć. Niestety sposób w jaki można wykorzystać dane biometryczne do tworzenia kluczy nie jest oczywisty. Trzeba rozwiązać dwa podstawowe problemy.
Po pierwsze należy "opanować" zmienność danych biometrycznych dla jednej osoby - klucz musi być dokładnie powtarzalny. Algorytm weryfikacji biometrycznej, odpowiadając na pytanie czy analizowana próbka (pobrane dane biometryczne) należy do konkretnej osoby musi określić jej stopień podobieństwa (bądź niepodobieństwa) do wzorca którym dysponuje. To właśnie fakt, że za każdym razem operujemy na danych ?podobnych?, a nie identycznych jest największą trudnością jaką należy rozwiązać w kryptografii biometrycznej.

Po drugie trzeba zagwarantować możliwość wygenerowania wielu różnych, niezależnych od siebie, kluczy dla tych samych danych biometrycznych. To co jest największą zaletą biometrii, czyli niezmienność konkretnej charakterystyki (np. odcisku palca), w tym przypadku staje się problemem, który należy rozwiązać. Jeśli, algorytm kryptografii biometrycznej generowałby tylko jeden klucz z konkretnej charakterystyki np. prawego palca wskazującego, wtedy kompromitacja tego klucza (co jak wiadomo, w rzeczywistości jest możliwe) automatycznie oznaczałaby niemożność wykorzystania tego palca w jakimkolwiek innym systemie.
Dwa opisane wyżej problemy są najważniejszymi, ale nie jedynymi na jakie napotyka się tworząc system kryptografii biometrycznej. Temat ten jest bardzo ciekawy i szeroki. Obejmuje zarówno aspekty analizy statystycznej danych biometrycznych, analizę i pochodzenie różnic między próbkami danych tej samej i różnych osób, dobór algorytmów korekcji błędów, kwantyzacji ale również techniki bezpiecznej implementacji tychże algorytmów na kartach elektronicznych czy procesorach DSP.
