Zespół Biometrii i Uczenia Maszynowego
Wiadomości
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!
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!
Listopad 2021: Wykorzystanie metod Deep Learningu do rozpoznawania markerów realizowane przez Michała Hałonia zostało opisane na blogu MathWorks Student Lounge
Lipiec 2021: Czasopismo recenzowane: Ewelina Bartuzi, Mateusz Trokielewicz "Multispectral hand features for secure biometric authentication systems", Concurrency Computat Pract Exper. 2021, DOI: 10.1002/cpe.6471 (Wiley Online Library)
Wrzesień 2020: Czasopismo recenzowane: Mateusz Trokielewicz, Adam Czajka, Piotr Maciejewicz "Post‐mortem Iris Decomposition and its Dynamics in Morgue Conditions", Journal of Forensic Sciences (Volume 65: 1530-1538, Issue 5, September 2020), DOI: 10.1111/1556-4029.14488 (Wiley Online Library)
Wrzesień 2020: Michał Hałoń wraz z drużyną SKA Robotics zdobył nagrodę specjalną 'Special Prize MathWorks' za najlepsze zastosowanie Toolboxów firmy MathWorks podczas szóstej edycji zawodów robotów mobilnych European Rover Challenge (wykorzystanie metod deep learningu do rozpoznawania markerów). Gratulujemy!
Sierpień 2020: Michał Hałoń został laureatem konkursu MathWorks "Make IT ROS!", w którym uczestnicy konkursu mieli za zadanie wykazać się wiedzą dotyczącą oprogramowania ROS (Robot Operating System) oraz zaproponować wykorzystanie tej platformy w projekcie studenckim. 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.