LÀM CÁCH NÀO ðỂ BẢO MẬT
DỮ LIỆU TỐT NHẤT?
I/ Tóm tắt:
Trong cuộc sống hiện ñại, ai cũng có những dữ liệu riêng tư cần ñược bảo mật, ñặt
biệt là những tư liệu mật của các công ty. Vì thế, nhu cầu cần thiết phải có một phương
pháp ñể bảo vệ tài sản quý giá của mình không bị mất cắp, và một phương pháp ñược xem
như tiên tiến, hiện ñại ñang ñược ña số người sử dụng hiện nay là cách nhận dạng vân tay
trong công nghệ sinh trắc ñể xác ñịnh chủ nhân của tài liệu ñó. Nhờ phương pháp này mà
chủ nhân của những dữ liệu quan trọng không còn phải lo lắng dữ liệu bị mất cắp. Nó
ñem lại nhiều thành quả cho cuộc sống công nghệ mới ngày nay.
II/ Giới thiệu:
Ngày nay cùng với sự phát triển của xã hội vấn ñề an ninh bảo mật ñược yêu cầu khắt
khe, có nhiều cách ñể máy tính có thể nhận dạng ñược chủ nhân của mình, bên cạnh ñó có
những phương pháp xem ra không hữu hiệu như ñặt mật khẩu bằng một dãi số dài, khó nhớ
và chỉ sử dụng ñể ngăn chặn những cá thể bình thường xâm nhập vào dữ liệu mật bên trong
máy tính của mình, việc bẽ khóa, giải mật khẩu,… ñối với những dân chuyên về máy vi tính
thì xem ra quá ñơn giản và dễ dàng lấy cấp những tài liệu ñược lưu trong máy tính. Như vậy,
ñể tránh những trường hợp ñó cần có một cách bảo vệ hữu hiệu là việc cài ñặt cho máy tính
ñể nó xác ñịnh ñược chủ nhân của mình mà phục vụ bằng cách nhận dạng dấu vân tay, ñể chỉ
có chủ nhân mới có thể truy cập ñược vào xử lý dữ liệu ñó.
Ngoài việc sử dụng ñể bảo vệ dữ liệu trong máy tính việc nhận dạng vân tay còn ñược
dùng phổ biến trong các vấn ñề bảo mật an ninh, tài sản quý giá, …
Nhận dạng vân tay là một bộ phận của nhận dang sinh học. Mặc dù ñã hình thành khá
lâu, nhưng cho tới thời gian gần ñây cùng với sự phát triển mạnh mẽ của máy tính công nghệ
cao nó mới ñạt ñược nhiều kết quả quan trọng và trở thành một trong những phương pháp
sinh trắc có ñộ tin cậy nhất.
Trên cơ thể con người qua thời gian sẽ có nhiều thay ñổi, nhưng ñặc biệt ñối với vân
tay thì sẽ không thay ñổi từ khi mới sinh cho ñến lúc về già. Các kỹ thuật nhận dạng vân tay
cũng khá nhiều. Trong ñó, các quá trình này trãi qua ba công ñoạn chính: thu thập dấu vân
tay, trích chọn ñặc tính vân tay, ñối sánh vân tay [1].
Công nghệ nhận dạng vân tay ngày nay ñã có ñược nhiều thành quả, ñộ chính xác rất
cao. Tuy nhiên các hệ thống nhận dạng của AFIS (là một loại sinh trắc sử dụng hình ảnh kỹ
thuật số ñể chụp dấu vân tay, sau ñó có thể so sánh với một cơ sở dữ liệu ñể xác ñịnh danh
tính của một người) vẫn còn nhiều hạn chế.
Phương pháp nghiên cứu mà chúng tôi hướng tới là nhận dạng vân tay bằng ảnh số có
thể triển khai trong dân sự. Phương pháp nhận dạng này dựa trên cơ sở phát hiện và sử dụng
các ñiểm nút ñặc trưng (ñiểm ñặc trưng của vân tay trên ngón tay con người). ðây cũng là
một trong ba phương pháp ñược áp dụng nhiều hiện nay. (ðặc trưng tương quan của hai mẫu
vân tay, sử dụng các ñặc trưng về ñường vân. ðây là hai phương pháp còn lại) [1].
Cách này sẽ sử dụng bộ chuẩn vân tay ñã ñược chuẩn bị trước. Quan trọng nhất ở ñây
là tạo vectơ ñặc tính cho mục ñích phân loại kiểu vân tay, cho ñối sánh vân tay và sử dụng
các ñiểm ñặc trưng của vân tay ñã chọn ñể ñối sánh nhận dạng.
Trong quá trình nghiên cứu ñã thực hiện nhận dạng ñược ảnh số vân tay ñầu vào với
ñộ chính xác cao, thu thập ñược kết quả khá cao và ñào sâu thêm lượng kiến thức sẵn có, thực
hiện phân loại vân tay có ñộ tin cậy cao, ñồng nghĩa với việc tìm kiếm so sánh ñảm bảo chính
xác.
III/ Phương pháp nghiên cứu:
III.1/ Vân tay trong sinh trắc:
ðặc ñiểm của dấu vân tay dù chỉ gồm có bảy loại: vòng móc ñơn, vòng móc kép,
vòng tập trung ở giữa, vòng cung, vòng cung hình lều, vòng xoắn, vòng bất thường [2].
Nhưng thể hiện về chi tiết khác nhau muôn hình muôn vẻ và không thay ñổi.
Các nguyên lý nhận dạng vân tay thì liên quan chặt chẽ ñến cách thức tìm ra sự tương
ñồng giữa ảnh vân tay ñầu vào với một mẫu có sẵn trong cơ sở dữ liệu vân tay. Phương pháp
ñược sử dụng ở ñây là dùng ảnh số nói rõ hơn chính là phương pháp sử dụng ñặc trưng của
dấu vân tay trong cơ sở kết hợp ñể nghiên cứu. Hai vân tay sẽ ñược so sánh bằng các ñiểm
ñặc trưng trích ra từ vân tay ñó, giai ñoạn này còn ñược gọi là tạo mã, các ñiểm ñặc trưng này
ñược tập hợp và lưu trữ thành một mảng, giai ñoạn thứ hai sẽ tìm những vị trí phù hợp giữa
mẫu và ảnh mẫu ñầu vào sao cho số các ñiểm ñặc trưng của hai mẫu vân tay này tạo thành
cặp tương ñồng là lớn nhất.
III.2/ Hệ thống nhận dạng vân tay:
Hai hình thức phân loại hệ thống nhận dạng vân tay: Dựa trên kiến trúc của hệ thống
và cách xử lý dữ liệu trong hệ thống [1].
a/ Phân loại hệ thống theo kiến trúc:
+ Hệ thống có kiến trúc song song.
+ Hệ thống có kiến trúc nối tiếp.
+ Hệ thống có kiến trúc thứ bậc.
b/ Phân loại hệ thống theo cách xử lý dữ liệu:
+ Hệ thống có khâu hợp nhất sau cách trích chọn ñặc tính.
+ Hệ thống có khâu hợp nhất sau ñối sánh.
+ Hệ thống có khâu hợp nhất sau tổng hợp kết quả.
Ở bài này sẽ chọn hệ thống kiến trúc nối tiếp làm nền tảng.
III.3/ Xây dựng hệ thống nhận dạng vân tay bằng ảnh số - Tập mẫu ảnh vân tay:
Trên cơ sở ñã nêu, một sơ ñồ hệ thống nhận dạng vân tay bằng ảnh số ñược xây dựng.
Hệ thống này có khả năng phân loại vân tay, tạo cơ sở cho việc nhận dạng vân tay.
Kiến trúc hệ thống thiết kế theo hướng xử lý dữ liệu nối tiếp, gồm tám khâu chính: [3]
Chức năng của từng khâu:
1: Thực hiện thu nhận ảnh.
2: Thực hiện trích chọn ñặc tính vân tay ñể phân loại. ðặc tính trích chọn là góc ñịnh
hướng.
Trích chọn
ñặc tính C Tạo vectơ
ñặc tính
Trích chọn
ñặc tính M
ðối sánh
vân tay
Kết quả
Cơ sở dữ
liệu ảnh
ðọc ảnh
Trích chọn
ñặc tính C
1
2
3
4
7
8
5
6
3: Thực hiện tạo vectơ ñặc tính ñể phân loại.
4: Thực hiện phân loại vân tay.
5: Làm cơ sở dữ liệu, lưu trữ các ảnh mẫu.
6: Thực hiện trích chọn ñặc tính vân tay. ðặc tính trích chọn là những chi tiết cụ thể.
7: Thực hiện ñối sánh ảnh vân tay ñầu vào với ảnh mẫu.
8: Thực hiện ñưa ra kết quả nhận dạng.
Trong ñó vân tay có thể lưu theo hai cách: trên giấy (giấy thường, giấy ảnh,…) hoặc
file ảnh. Cách lưu trữ theo file ñược ứng dụng rộng rãi và có nhiều ưu thế hơn (có thể lưu
trữ, tìm kiếm thuận tiện,…). Có nhiều ñịnh dạng ảnh vân tay khác nhau, phổ biến là: jpeg,
bmp, tif, gif,… Các thông số ảnh bao gồm: ñộ rộng của ảnh, ñộ phân giải, số bit dùng cho
một pixel, ñộ chính xác hình học,…
III.4/ ðối chiếu vân tay:
Có hai phương pháp cơ bản ñể quét dấu vân tay: quét quang học(Sử dụng thiết bị nhập
dữ liệu ñể chụp bức ảnh về mẫu vân tay của bạn) và quét ñiện học (Một dùng ñiện ñược sử
dụng thay vì dùng ánh sáng ñể lấy mẫu vân tay). Quét quang ñiện sẽ khó giả mạo hơn quét
quang học. [4]
Có nhiều cách ñể thực hiện ñối chiếu. Tuy nhiên ban ñầu ñã lựa chọn phương pháp
nhận dạng vân tay trên cơ sở so sánh ñiểm ñặc trưng của vân tay, nên khâu thực hiện ñối
chiếu vân tay sẽ dựa vào các ñiểm nút ñặc trưng này. Việc ñối chiếu dựa trên hai bộ số liệu: I
của file ảnh input và T của file ảnh mẫu.
T = T{m
1,
m
2,
…, m
p
}; m
i
= {x
i,
y
i,
i
θ
}; i = 1,p.
I = I{ m’
1,
m’
2,
…, m’
q
}; m
j
= { x’
j,
y’
j,
j
'
θ
}; j = 1,q.
Thuật toán ñối sánh vân tay bao gồm hai công ñoạn: Khớp mẫu (alignment) và ñ
ối sánh (matching) [3].
ðối sánh hai mẫu vân tay trên cơ sở nhận dạng các ñiểm ñặc trưng ñã trích chọn ở bước trên.
III.4.a/ Khớp mẫu hai mẫu vân tay:
Khớp mẫu vân tay ñược hiểu là “ñặt” một mẫu vân tay cần ñối sánh với mẫu mà nó
cần sẽ ñối sánh ở một vị trí sao cho có sự phù hợp giữa chúng theo một ngưỡng. Vì vậy các
toán tử dùng ñể khớp mẫu gồm có: ma trận quay, tịnh tiến,…
Thuật toán alignment bao gồm các bước:
1. Chọn lấy một cặp ñặc trưng vân tay của input và mẫu.
2. Xoay các ñối tượng của mẫu theo các ñối tượng của vân tay input.
3. Tính mức ñộ phù hợp S
p
của hai mẫu cho ñến khi ñạt một ngưỡng ñặt trước T
r
.
Các ñối tượng của mẫu và input ở ñây chính là các ñoạn vân tay mà có ñiểm ñặc trưng
ñã trích chọn, ñộ dài của các ñoạn vân tay này ñược lấy bằng khoảng cách trung bình giữa các
ñường vân ñược tính từ ñiểm ñặc trưng làm gốc. T
r
lấy giá trị bằng 0.8 [3].
Toán tử ma trận tịnh tiến:
∆
∆
=
100
10
01
y
x
RT
S
p
tính theo công thức:
Cuối cùng sẽ tìm ñược ñiểm ñặc trưng tham chiếu cho bước tiếp theo là matching.
III.4.b/ ðối sánh vân tay:
Khi ñã khớp ñược hai mẫu vân tay việc tiếp theo là làm phù hợp giữa T và I. ðầu tiên
sẽ thực hiện quay toàn bộ các ñặc trưng của mẫu theo ñiểm tham chiếu ñã chọn ñược ở bước
khớp mẫu. Toán tử quay RA ñược ñịnh nghĩa như sau:
−=
100
0cossin
0sincos
θθ
θθ
RA
Tiếp theo, sẽ ñếm các cặp vân tay ñặc trưng thỏa mãn sai lệch về vị trị và góc giới hạn
ε
. ðể ñánh giá mức ñộ giống nhau sẽ dùng thang ñiểm S
f
= q
N
c
, với N
c
là số cặp ñiểm vân
tay ñặc trưng thỏa mãn lân cận
ε
; q là tổng số vân tay ñặc trưng của input.
a/ Khớp các vân tay ñặc trưng; b/ Ngưỡng lân cận ñể tính ñiểm (score).
Hàm thực hiện phát hiện ñối sánh vân tay là matimafv.
Score = matimafv(f, g,
ε
),
Trong ñó:
f : Mẫu ảnh input.
g : Mẫu ảnh mẫu.
ε
: Giá trị lân cận.
score: ðiểm kết quả của ñối sánh hai mẫu.
III.4.c/ Thực nghiệm:
Thử nghiệm với hai ảnh ñầu của mỗi bộ mẫu (xx_1.tif và xx_2.tif) với các mẫu còn
lại của bộ dữ liệu (gồm 125 ảnh ñánh số xx_3.tif ñến xx_7.tif, tổng cộng có 6250 phép thử
nghiêm) nếu lấy kết quả so sánh với score cao nhất thì chính xác ñạt tới 100%. Tuy nhiên bộ
số liệu này còn có khả năng mở rộng thêm nên hình thức thể hiện kết quả minh bạch hơn là
một dải kết quả chính xác từ cao ñến thấp. Việc hiện thị 1, 2, 5 hay nhiều kết quả ñều có thể
thực hiện không khó khăn. Trong phần này thể hiện ra bốn kết quả sát với ảnh ñầu vào nhất.
Ví dụ: Khi nhận dạng ảnh 7_2 (của người 7, mẫu số 2) thì cả bốn mẫu gần nhất ñều
của người số 7, trong ñó mẫu 5 giống 100%.
∑ ∑
= =
=
rd
i
rd
iiiiip
DdDdS
0 0
22
/
b/ Vân tay ñầu vào; a/ Các vân tay ñược nhận dạng theo b
IV/ Kết luận và hướng phát triển:
Bảo mật dữ liệu bằng cách nhận dạng vân tay là một trong những lĩnh vực nghiên cứu
chuyên sâu. Các tài liệu, thuật toán, … rất hạn chế vì bản quyền tác giả. Kết thúc ñồ án tác
giả ñã hoàn thành phần mềm mô phỏng các bước thực hiện nhận dạng trong hệ thống nhận
dạng vân tay.
IV.1/ Kết quả:
ðã thực hiện nhận dạng ñược ảnh số vân tay ñầu vào với ñộ chính xác cao. Nếu chỉ
lấy một giá trị có ñiểm ñánh giá cao nhất trong các kết quả so sánh thì nhận dạng ñược 100%.
Tuy nhiên con số này còn bị giới hạn bởi số lượng mẫu khảo sát còn ít.
Thực hiện phân loại kiểu vân tay có ñộ chính xác khá cao, ñạt 90,86%. ðiều này
khẳng ñịnh sự khả thi mở rộng cơ sở dữ liệu ảnh. Phân loại kiểu vân tay tốt ñồng nghĩa với
việc hạn chế tìm kiếm so sánh vân tay ở một nhóm mẫu (thay vì toàn bộ) mà vẫn ñảm bảo
chính xác.
Chương trình xử lý thuật toán trong ñồ án thiết kế theo mô-ñun và có thể tận dụng vào
các khâu khác cùng hệ thống.
Những kết quả trên cho thấy hệ thống nhận dạng này có thể triển khai vào thực tế.
Bên cạnh ñó còn một số hạn chế như ảnh trong cơ sở dữ liệu mẫu còn ít. Một số hạn
chế về tài liệu, kiến thức, thời gian và phương tiện nên còn có các thuật toán ñược tác giả
nghiên cứu nhưng chưa ñược ñưa vào áp dụng trong ñồ án.
IV.2/ Hướng phát triển:
Trong tương lai sẽ nghiên cứu việc tích hợp công nghệ nhận dạng vân tay trên máy
tính xách tay ñể khi máy tính bị mất hoặc bị ñánh cắp thì cơ hội nhận lại ñược máy tính là rất
lớn. Khi một người nhận ñược có thể liện hệ với công ty sản xuất, nếu tên trộm ñưa ñi thanh
lý thì người chủ thanh lý sẽ gọi cho công ty sản xuất ñến nhận lại và nhận ñược khoản tiền
thưởng còn hơn là mua hàng mà không sử dụng ñược.
Tiếp cận với thuật toán xử lý ảnh bằng công cụ lọc Gabor nhằm giải quyết vấn ñề xử
lý các ảnh vân tay bị ñứt gãy liên tục. Tuy nhiên ñi với ñiều này sẽ phải giải quyết khó khăn
về việc ước lượng chính xác tần số vân tay và ñịnh hướng cục bộ vân tay.
Giảm thời gian xử lý xuống thấp hơn nữa bằng cách tối ưu một số chương trình thực
hiện thuật toán xử lý ảnh. Tiếp cận với thuật toán nhận dạng ñường vân ñể phân loại chính
xác hơn các dạng vân tay.
V/ Tài liệu tham khảo:
[1] Maltoni D., Maio D., Jain A. K., Prabhakar S., Handbook of Fingerprint
Recognition, Springer, 2003.
[2] http://www.techpro.com.vn/idteck/he-thong-in-ky-thuat-so/139?task=view